聊一聊mongodb中的 explain 和 hint

看到explain和hint的时候，第一个想到的就是mysql，确实，这就是在mysql中借鉴过来的，既然是借鉴过来的，我想大家都知道这两个关键字的用处，话不多说，速速观看~~~

一：explain演示

1. 构建数据

为了方便演示，我需要生成10条数据 to inventory，而且还是要在 no index 的情况下，比如下面这样：

db.inventory.insertMany([
{ \"_id\" : 1, \"item\" : \"f1\", type: \"food\", quantity: 500 },
{ \"_id\" : 2, \"item\" : \"f2\", type: \"food\", quantity: 100 },
{ \"_id\" : 3, \"item\" : \"p1\", type: \"paper\", quantity: 200 },
{ \"_id\" : 4, \"item\" : \"p2\", type: \"paper\", quantity: 150 },
{ \"_id\" : 5, \"item\" : \"f3\", type: \"food\", quantity: 300 },
{ \"_id\" : 6, \"item\" : \"t1\", type: \"toys\", quantity: 500 },
{ \"_id\" : 7, \"item\" : \"a1\", type: \"apparel\", quantity: 250 },
{ \"_id\" : 8, \"item\" : \"a2\", type: \"apparel\", quantity: 400 },
{ \"_id\" : 9, \"item\" : \"t2\", type: \"toys\", quantity: 50 },
{ \"_id\" : 10, \"item\" : \"f4\", type: \"food\", quantity: 75 }]);

2. 无索引查询

db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).explain(\"executionStats\")

从上图中可以看到三个圈圈，这些都是我们在find中非常重要的信息，具体信息解释如下：

1) COLLSCAN

这个是什么意思呢？如果你仔细一看，应该知道就是CollectionScan，这就是所谓的“集合扫描”，对不对，看到集合扫描是不是就可以直接map到数据库中的table scan/heap scan呢？？？是的，这就是所谓的性能最烂最无奈的由来。

2) nReturned

这个很简单，就是说最后返回的num个数，从图中可以看到最终返回了三条。。。

3) docsExamined

那这个是什么意思呢？？其实就是检查了10个documents。。。最后返回了上面的nReturned。。。

ok，从上面三个信息中可以得出，原来我 examine 10 条数据，最终才返回3条，说明7条数据的scan是无用的，问题就来了，如何减少examine的documents次数。。。完整的plans如下：

/* 1 */
{
    \"queryPlanner\" : {
        \"plannerVersion\" : 1,
        \"namespace\" : \"datamip.inventory\",
        \"indexFilterSet\" : false,
        \"parsedQuery\" : {
            \"$and\" : [ 
                {
                    \"quantity\" : {
                        \"$lte\" : 200.0
                    }
                }, 
                {
                    \"quantity\" : {
                        \"$gte\" : 100.0
                    }
                }
            ]
        },
        \"winningPlan\" : {
            \"stage\" : \"COLLSCAN\",
            \"filter\" : {
                \"$and\" : [ 
                    {
                        \"quantity\" : {
                            \"$lte\" : 200.0
                        }
                    }, 
                    {
                        \"quantity\" : {
                            \"$gte\" : 100.0
                        }
                    }
                ]
            },
            \"direction\" : \"forward\"
        },
        \"rejectedPlans\" : []
    },
    \"executionStats\" : {
        \"executionSuccess\" : true,
        \"nReturned\" : 3,
        \"executionTimeMillis\" : 1,
        \"totalKeysExamined\" : 0,
        \"totalDocsExamined\" : 10,
        \"executionStages\" : {
            \"stage\" : \"COLLSCAN\",
            \"filter\" : {
                \"$and\" : [ 
                    {
                        \"quantity\" : {
                            \"$lte\" : 200.0
                        }
                    }, 
                    {
                        \"quantity\" : {
                            \"$gte\" : 100.0
                        }
                    }
                ]
            },
            \"nReturned\" : 3,
            \"executionTimeMillisEstimate\" : 0,
            \"works\" : 12,
            \"advanced\" : 3,
            \"needTime\" : 8,
            \"needYield\" : 0,
            \"saveState\" : 0,
            \"restoreState\" : 0,
            \"isEOF\" : 1,
            \"invalidates\" : 0,
            \"direction\" : \"forward\",
            \"docsExamined\" : 10
        }
    },
    \"serverInfo\" : {
        \"host\" : \"localhost.localdomain\",
        \"port\" : 27017,
        \"version\" : \"3.2.8\",
        \"gitVersion\" : \"ed70e33130c977bda0024c125b56d159573dbaf0\"
    },
    \"ok\" : 1.0
}

3. 使用 single field 加速查找

知道前因后果之后，就可以进行针对性的建立索引，比如拿 quality 字段举例如下：

db.inventory.createIndex({ quantity: 1})

db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).explain(\"executionStats\")

这时候有意思了，当执行完 createindex 之后，再次 explain，有4个重要的parameters需要特别注意一下：

1) IXSCAN

这个时候再也不是所谓的COLLSCAN了，而是IndexScan，说明已经命中索引了。

2) nReturned,totalDocsExamined，totalKeysExamined

从图中可以看到三个参数都是3，这就说明 mongodb 查看了3个key，3个document，返回了3个文档，这就是所谓的高性能吧。

二：hint演示

说到hint，也挺有意思，它用来强制mongodb 执行指定的索引，为了方便演示，做两组复合索引，比如这次在quality和type上构建一下：

构建完之后，我强制 mongodb 去使用 quantity 开头的复合索引，从而强制mongodb 放弃那个以{type:1,quantity:1}的复合索引，很有意思哦，比如下图：

从图中可以看到，mongodb 检查了6个keys最终找到了2个文档，下面我不hint来看一下mongodb自己抉择的最优plan是怎么样的。

再看上面的图，你应该明白了，mongodb果然执行了那个最优的plan，是不是很好玩，好了，本篇就说到这里，希望对你有帮助~