MongoDB 索引和explain使用

mongodb 索引使用

作用

  • 索引通常能夠極大的提高查詢辙芍。
  • 索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),他搜集一個集合中文檔特定字段的值撮珠。
  • B-Tree索引來實(shí)現(xiàn)琉兜。

創(chuàng)建索引

db.collection.createIndex(keys, options)

keys

keys由文檔字段和索引類型組成。如{"name":1} 
key 表示字段 value 1,-1  1表示升序院仿,-1降序

options

options 創(chuàng)建索引的選項(xiàng)秸抚。
參數(shù) 類型 描述
background boolean 創(chuàng)建索引在后臺運(yùn)行速和,不會阻止其他對數(shù)據(jù)庫操作
unique boolean 創(chuàng)建唯一索引,文檔的值不會重復(fù)
name string 索引名稱剥汤,默認(rèn)是:字段名_排序類型 開始排序
sparse boolean 過濾掉null颠放,不存在的字段

查看索引

    db.collection.getIndexes()

    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "leyue.userdatas"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "name" : 1 //索引字段
        },
        "name" : "name_1", //索引名稱
        "ns" : "leyue.userdatas"
    }

刪除索引

    db.collection.dropIndex(index) 刪除指定的索引。

    db.collection.dropIndexes() 刪除除了_id 以外的所有索引吭敢。

  • index 是字符串 表示按照索引名稱 name 刪除字段碰凶。
  • index 是{字段名稱:1} 表示按照key 刪除索引。

創(chuàng)建/查看/刪除 示例

查看數(shù)據(jù)

     db.userdatas.find()
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e412"), "name" : "u3", "age" : 32 }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e411"), "name" : "u4", "age" : 30, "score" : [ 7, 4, 2, 0 ] }
{ "_id" : ObjectId("597fcc0f411f2b2fd30d0b3f"), "age" : 20, "score" : [ 7, 4, 2, 0, 10, 9, 8, 7 ], "name" : "lihao" }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e413"), "name" : "u2", "age" : 33, "wendang" : { "yw" : 80, "xw" : 90 } }
{ "_id" : ObjectId("5983f5c88eec53fbcd56a7ca"), "date" : ISODate("2017-08-04T04:19:20.693Z") }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e40e"), "name" : "u1", "age" : 26, "address" : "中國碭山" }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e40f"), "name" : "u1", "age" : 37, "score" : [ 10, 203, 12, 43, 56, 22 ] }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e410"), "name" : "u5", "age" : 78, "address" : "china beijing chaoyang" }

給字段name 創(chuàng)建索引

    // 創(chuàng)建索引
    db.userdatas.createIndex({"name":1})

    {
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
    }


    // 查看索引
    db.userdatas.getIndexes()

    [
        {
            "v" : 1,
            "key" : {
                "_id" : 1
            },
            "name" : "_id_",
            "ns" : "leyue.userdatas"
        },
        {
            "v" : 1,
            "key" : {
                "name" : 1
            },
            "name" : "name_1",
            "ns" : "leyue.userdatas"
        }
    ]


給字段name 創(chuàng)建索引并命名為myindex

    db.userdatas.createIndex({"name":1})

    db.userdatas.createIndex({"name":1},{"name":"myindex"})

    db.userdatas.getIndexes()
    [
        {
            "v" : 1,
            "key" : {
                "_id" : 1
            },
            "name" : "_id_",
            "ns" : "leyue.userdatas"
        },
        {
            "v" : 1,
            "key" : {
                "name" : 1
            },
            "name" : "myindex",
            "ns" : "leyue.userdatas"
        }
    ]


給字段name 創(chuàng)建索引 創(chuàng)建的過程在后臺執(zhí)行

當(dāng)mongodb 集合里面的數(shù)據(jù)過大時 創(chuàng)建索引很耗時省有,可以在放在后臺運(yùn)行痒留。
    db.userdatas.dropIndex("myindex")

    db.userdatas.createIndex({"name":1},{"name":"myindex","background":true})

給age 字段創(chuàng)建唯一索引

    db.userdatas.createIndex({"age":-1},{"name":"ageIndex","unique":true,"sparse":true})

    db.userdatas.getIndexes()

[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "leyue.userdatas"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "name" : 1
        },
        "name" : "myindex",
        "ns" : "leyue.userdatas",
        "background" : true
    },
    {
        "v" : 1,
        "unique" : true,
        "key" : {
            "age" : -1
        },
        "name" : "ageIndex",
        "ns" : "leyue.userdatas",
        "sparse" : true
    }
]

// 插入一個已存在的age
    db.userdatas.insert({ "name" : "u8", "age" : 32})


WriteResult({
    "nInserted" : 0,
    "writeError" : {
        "code" : 11000,
        "errmsg" : "E11000 duplicate key error index: leyue.userdatas.$ageIndex dup key: { : 32.0 }"
    }
})

創(chuàng)建復(fù)合索引

    db.userdatas.createIndex({"name":1,"age":-1})

    db.userdatas.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "leyue.userdatas"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "name" : 1,
            "age" : -1
        },
        "name" : "name_1_age_-1",
        "ns" : "leyue.userdatas"
    }
]

所有的字段都存在集合 system.indexes 中

db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.userdatas" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.scores" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.test" }
{ "v" : 1, "key" : { "user" : 1, "name" : 1 }, "name" : "myindex", "ns" : "leyue.test" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.mycapped" }
{ "v" : 1, "key" : { "user" : 1 }, "name" : "user_1", "ns" : "leyue.test" }
{ "v" : 1, "key" : { "name" : 1 }, "name" : "myindex", "ns" : "leyue.userdatas" }

索引總結(jié)

  • 1:創(chuàng)建索引時,1表示按升序存儲,-1表示按降序存儲。

  • 2:可以創(chuàng)建復(fù)合索引,如果想用到復(fù)合索引,必須在查詢條件中包含復(fù)合索引中的前N個索引列

  • 3: 如果查詢條件中的鍵值順序和復(fù)合索引中的創(chuàng)建順序不一致的話,
    MongoDB可以智能的幫助我們調(diào)整該順序,以便使復(fù)合索引可以為查詢所用蠢沿。

  • 4: 可以為內(nèi)嵌文檔創(chuàng)建索引,其規(guī)則和普通文檔創(chuàng)建索引是一樣的伸头。

  • 5: 一次查詢中只能使用一個索引,$or特殊,可以在每個分支條件上使用一個索引。

  • 6: $where,$exists不能使用索引,還有一些低效率的操作符,比如:$ne,$not,$nin等舷蟀。

  • 7: 設(shè)計(jì)多個字段的索引時,應(yīng)該盡量將用于精確匹配的字段放在索引的前面恤磷。

explain 使用

語法

    db.collection.explain().<method(...)>

explain() 可以設(shè)置參數(shù) :

  • queryPlanner。

  • executionStats野宜。

  • allPlansExecution扫步。

示例

for(var i=0;i<100000;i++) {
  db.test.insert({"user":"user"+i});
}
沒有使用索引
    db.test.explain("executionStats").find({"user":"user200000"})
{
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 1,
        "namespace" : "leyue.test",
        "indexFilterSet" : false,
        "parsedQuery" : {
            "user" : {
                "$eq" : "user200000"
            }
        },
        "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : {
                "user" : {
                    "$eq" : "user200000"
                }
            },
            "direction" : "forward"
        },
        "rejectedPlans" : [ ]
    },
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 2,
        "executionTimeMillis" : 326,
        "totalKeysExamined" : 0,
        "totalDocsExamined" : 1006497,
        "executionStages" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : {
                "user" : {
                    "$eq" : "user200000"
                }
            },
            "nReturned" : 2,
            "executionTimeMillisEstimate" : 270,
            "works" : 1006499,
            "advanced" : 2,
            "needTime" : 1006496,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 7863,
            "restoreState" : 7863,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "direction" : "forward",
            "docsExamined" : 1006497
        }
    },
    "serverInfo" : {
        "host" : "lihaodeMacBook-Pro.local",
        "port" : 27017,
        "version" : "3.2.1",
        "gitVersion" : "a14d55980c2cdc565d4704a7e3ad37e4e535c1b2"
    },
    "ok" : 1
}

  • executionStats.executionTimeMillis: query的整體查詢時間。

  • executionStats.nReturned: 查詢返回的條目匈子。

  • executionStats.totalKeysExamined: 索引掃描條目河胎。

  • executionStats.totalDocsExamined: 文檔掃描條目。

executionTimeMillis = 326 query 執(zhí)行時間
nReturned=2 返回兩條數(shù)據(jù)
totalKeysExamined=0 沒有用到索引
totalDocsExamined 全文檔掃描

理想狀態(tài):
nReturned=totalKeysExamined & totalDocsExamined=0

Stage狀態(tài)分析
stage 描述
COLLSCAN 全表掃描
IXSCAN 掃描索引
FETCH 根據(jù)索引去檢索指定document
SHARD_MERGE 將各個分片返回?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行merge
SORT 表明在內(nèi)存中進(jìn)行了排序
LIMIT 使用limit限制返回?cái)?shù)
SKIP 使用skip進(jìn)行跳過
IDHACK 針對_id進(jìn)行查詢
SHARDING_FILTER 通過mongos對分片數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢
COUNT 利用db.coll.explain().count()之類進(jìn)行count運(yùn)算
COUNTSCAN count不使用Index進(jìn)行count時的stage返回
COUNT_SCAN count使用了Index進(jìn)行count時的stage返回
SUBPLA 未使用到索引的$or查詢的stage返回
TEXT 使用全文索引進(jìn)行查詢時候的stage返回
PROJECTION 限定返回字段時候stage的返回
  • 對于普通查詢虎敦,我希望看到stage的組合(查詢的時候盡可能用上索引):

    Fetch+IDHACK

    Fetch+ixscan

    Limit+(Fetch+ixscan)

    PROJECTION+ixscan

    SHARDING_FITER+ixscan

    COUNT_SCAN

  • 不希望看到包含如下的stage:

COLLSCAN(全表掃描),SORT(使用sort但是無index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index進(jìn)行count)

使用索引
    db.test.createIndex({"user":1},{"name":"myindex","background":true})

    db.test.explain("executionStats").find({"user":"user200000"})
{
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 1,
        "namespace" : "leyue.test",
        "indexFilterSet" : false,
        "parsedQuery" : {
            "user" : {
                "$eq" : "user200000"
            }
        },
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH",
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
                "keyPattern" : {
                    "user" : 1
                },
                "indexName" : "myindex",
                "isMultiKey" : false,
                "isUnique" : false,
                "isSparse" : false,
                "isPartial" : false,
                "indexVersion" : 1,
                "direction" : "forward",
                "indexBounds" : {
                    "user" : [
                        "[\"user200000\", \"user200000\"]"
                    ]
                }
            }
        },
        "rejectedPlans" : [ ]
    },
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 2,
        "executionTimeMillis" : 0,
        "totalKeysExamined" : 2,
        "totalDocsExamined" : 2,
        "executionStages" : {
            "stage" : "FETCH",
            "nReturned" : 2,
            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
            "works" : 3,
            "advanced" : 2,
            "needTime" : 0,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 0,
            "restoreState" : 0,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "docsExamined" : 2,
            "alreadyHasObj" : 0,
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
                "nReturned" : 2,
                "executionTimeMillisEstimate" : 0,
                "works" : 3,
                "advanced" : 2,
                "needTime" : 0,
                "needYield" : 0,
                "saveState" : 0,
                "restoreState" : 0,
                "isEOF" : 1,
                "invalidates" : 0,
                "keyPattern" : {
                    "user" : 1
                },
                "indexName" : "myindex",
                "isMultiKey" : false,
                "isUnique" : false,
                "isSparse" : false,
                "isPartial" : false,
                "indexVersion" : 1,
                "direction" : "forward",
                "indexBounds" : {
                    "user" : [
                        "[\"user200000\", \"user200000\"]"
                    ]
                },
                "keysExamined" : 2,
                "dupsTested" : 0,
                "dupsDropped" : 0,
                "seenInvalidated" : 0
            }
        }
    },
    "serverInfo" : {
        "host" : "lihaodeMacBook-Pro.local",
        "port" : 27017,
        "version" : "3.2.1",
        "gitVersion" : "a14d55980c2cdc565d4704a7e3ad37e4e535c1b2"
    },
    "ok" : 1
}

  • executionTimeMillis: 0
  • totalKeysExamined: 2
  • totalDocsExamined:2
  • nReturned:2
  • stage:IXSCAN
  • 使用索引和不使用差距很大游岳,合理使用索引,一個集合適合做 4-5 個索引其徙。

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http://www.mongoing.com/eshu_explain3
https://docs.mongodb.com/v3.2/reference/explain-results/#queryplanner

最后編輯于
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  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音泥耀,去河邊找鬼饺汹。 笑死,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛痰催,可吹牛的內(nèi)容都是我干的兜辞。 我是一名探鬼主播,決...
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  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼陨囊,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼弦疮!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起蜘醋,我...
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  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤胁塞,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后压语,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體啸罢,經(jīng)...
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  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
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  • 正文 我和宋清朗相戀三年胎食,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了扰才。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
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  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡厕怜,死狀恐怖衩匣,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出蕾总,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤琅捏,帶...
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