การวิเคราะห์แบบสอบถาม MongoDB

แบบสอบถาม MongoDB และการวิเคราะห์เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพของดัชนีเสนอของเราเป็นเครื่องมือสำคัญในการค้นหาการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์แบบสอบถาม MongoDB ฟังก์ชั่นที่ใช้กันทั่วไปคืออธิบาย () และคำใบ้ ()

ใช้อธิบาย ()

อธิบายการดำเนินการให้ข้อมูลแบบสอบถามใช้ดัชนีและแบบสอบถามสถิติ ช่วยให้เราเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของดัชนี

ต่อไปเราจะสร้างดัชนีเพศและผู้ใช้ user_name ในคอลเลกชันนี้:

>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()

ดังกล่าวข้างต้นอธิบาย () แบบสอบถามส่งกลับผลลัพธ์ต่อไปนี้:

{
   "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
            }
         ]
      ]
   }
}

ตอนนี้เรามองไปที่เขตของชุดผลลัพธ์:

• indexOnly: ข้อมูลเป็นความจริงที่เราใช้ดัชนี
• เคอร์เซอร์: เพราะคำนี้ใช้ดัชนีดัชนี MongoDB จะถูกเก็บไว้ในโครงสร้าง B ต้นไม้จึงยังใช้ประเภท BtreeCursor ของเคอร์เซอร์ หากคุณไม่ได้ใช้ดัชนีชนิดเคอร์เซอร์อยู่ BasicCursor คีย์นี้จะให้ชื่อของดัชนีที่คุณกำลังใช้คุณสามารถดูโดยชื่อ system.indexes ตั้งภายใต้ฐานข้อมูลปัจจุบัน (ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเนื่องจากข้อมูลดัชนีจะถูกเก็บไว้นี้จะถูกกล่าวถึงน้อย) เพื่อให้ได้ดัชนีข้อมูลเพิ่มเติม .
• N: จำนวนของเอกสารกลับโดยการค้นหาปัจจุบัน
• nscanned / nscannedObjects: สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้แสดงให้เห็นว่าจำนวนปัจจุบันของเอกสารที่สแกนในการเก็บรวบรวมจุดมุ่งหมายของเราคือการทำให้ค่านี้และส่งกลับจำนวนของเอกสารที่ใกล้ชิดที่ดีกว่า
• มิลลิวินาที: เวลาปัจจุบันจำนวนมิลลิวินาทีที่จำเป็นโดยแบบสอบถาม
• indexBounds: การใช้งานเฉพาะดัชนีการค้นหาปัจจุบัน

ใช้คำใบ้ ()

ในขณะที่การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา MongoDB ทั่วไปทำงานดีมาก แต่คุณยังสามารถใช้คำแนะนำที่จะบังคับให้ MongoDB ใช้ดัชนีที่ระบุ

วิธีการนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในบางกรณี ดัชนีของคอลเลกชันและดำเนินการแบบสอบถามมากกว่าหนึ่งสาขา (สาขาบางส่วนได้รับการจัดทำดัชนี)

ตัวอย่างใช้แบบสอบถามต่อไปนี้ระบุเพศและดัชนี user_name เขตข้อมูลแบบสอบถาม:

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

คุณสามารถใช้อธิบาย () ฟังก์ชันที่จะแยกแบบสอบถามด้านบน:

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