MongoDBのクエリ分析

提案指標の有効性を確保するためのMongoDBクエリーと分析、パフォーマンス分析を照会するための重要なツールです。

MongoDBのクエリ分析一般的に使用される機能は以下のとおりです（）とヒント（）について説明します。

（）説明を使用し

操作は、クエリの情報を提供して説明し、インデックスとクエリの統計を使用しています。 インデックスを最適化するために私たちを助けます。

次に、コレクション内のインデックスジェンダーとuser_nameのユーザーを作成します。

>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})
</p>
<p>现在在查询语句中使用 explain ：</p>
<pre>
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()

上記のクエリは次の結果を返します（）について説明します。

{
   "cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1",
   "isMultiKey" : false,
   "n" : 1,
   "nscannedObjects" : 0,
   "nscanned" : 1,
   "nscannedObjectsAllPlans" : 0,
   "nscannedAllPlans" : 1,
   "scanAndOrder" : false,
   "indexOnly" : true,
   "nYields" : 0,
   "nChunkSkips" : 0,
   "millis" : 0,
   "indexBounds" : {
      "gender" : [
         [
            "M",
            "M"
         ]
      ],
      "user_name" : [
         [
            {
               "$minElement" : 1
            },
            {
               "$maxElement" : 1
            }
         ]
      ]
   }
}

今、私たちは、結果セットのフィールドを見てみましょう。

• indexOnly：フィールドには、私たちは、インデックスを使用することは、真実です。
• カーソル：このクエリはインデックスを使用しているため、MongoDBのインデックスはBツリー構造に格納されているので、それはまた、カーソルのBtreeCursorタイプを使用されています。 あなたは、インデックスを使用しない場合は、カーソルタイプはBasicCursorです。 このキーは、使用しているインデックスの名前を与える、あなたはより多くの情報のインデックスを取得するには（インデックス情報が格納されているので、これは少し言及され、自動的に作成）現在のデータベースで設定system.indexes名前で見ることができます。
• N：現在のクエリによって返されたドキュメントの数。
• nscanned / nscannedObjects：お問い合わせは、コレクション内のスキャンした文書の現在の合計数は、私たちの目的は、この値を作ることで、より良い近い文書の数を返すことを示しました。
• ミリ秒：現在の時間、クエリによって必要とされるミリ秒数。
• indexBounds：現在のクエリインデックス特定の使用。

ヒントを使用して（）

MongoDBのクエリ・オプティマイザは、一般的には非常にうまく動作しますが、指定したインデックスを使用するようにMongoDBを強制するためにヒントを使用することができますが。

このアプローチは、いくつかのケースでは、パフォーマンスを向上させます。 コレクションのインデックスと（いくつかのフィールドがインデックスされている）クエリを複数のフィールドを実行します。

例としては、次のクエリは、クエリに性別やuser_nameのインデックスフィールドを指定し使用します。

>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})

あなたは上記のクエリを解析するために説明（）関数を使用することができます。

>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()