MongoDB-クエリの分析

クエリの分析は、データベースとインデックスの設計がどれほど効果的であるかを測定する上で非常に重要な側面です。よく使うものを学びます$explain そして $hint クエリ。

$ explainの使用

ザ・ $explain演算子は、クエリ、クエリで使用されるインデックス、およびその他の統計に関する情報を提供します。インデックスがどの程度最適化されているかを分析するときに非常に役立ちます。

前の章では、すでにインデックスを作成しました users フィールドのコレクション gender そして user_name 次のクエリを使用する-

>db.users.createIndex({gender:1,user_name:1})
{
	"numIndexesBefore" : 2,
	"numIndexesAfter" : 2,
	"note" : "all indexes already exist",
	"ok" : 1
}

これから使用します $explain 次のクエリで-

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

上記のexplain（）クエリは、次の分析結果を返します-

{
	"queryPlanner" : {
		"plannerVersion" : 1,
		"namespace" : "mydb.users",
		"indexFilterSet" : false,
		"parsedQuery" : {
			"gender" : {
				"$eq" : "M"
			}
		},
		"queryHash" : "B4037D3C",
		"planCacheKey" : "DEAAE17C",
		"winningPlan" : {
			"stage" : "PROJECTION_COVERED",
			"transformBy" : {
				"user_name" : 1,
				"_id" : 0
			},
			"inputStage" : {
				"stage" : "IXSCAN",
				"keyPattern" : {
					"gender" : 1,
					"user_name" : 1
				},
				"indexName" : "gender_1_user_name_1",
				"isMultiKey" : false,
				"multiKeyPaths" : {
					"gender" : [ ],
					"user_name" : [ ]
				},
				"isUnique" : false,
				"isSparse" : false,
				"isPartial" : false,
				"indexVersion" : 2,
				"direction" : "forward",
				"indexBounds" : {
					"gender" : [
						"[\"M\", \"M\"]"
					],
					"user_name" : [
						"[MinKey, MaxKey]"
					]
				}
			}
		},
		"rejectedPlans" : [ ]
	},
	"serverInfo" : {
		"host" : "Krishna",
		"port" : 27017,
		"version" : "4.2.1",
		"gitVersion" : "edf6d45851c0b9ee15548f0f847df141764a317e"
	},
	"ok" : 1
}

この結果セットのフィールドを見てみましょう-

の真の価値 indexOnly このクエリがインデックスを使用したことを示します。
ザ・ cursorフィールドは、使用されるカーソルのタイプを指定します。BTreeCursorタイプは、インデックスが使用されたことを示し、使用されたインデックスの名前も示します。BasicCursorは、インデックスを使用せずにフルスキャンが行われたことを示します。
n 一致するドキュメントが返された数を示します。
nscannedObjects スキャンされたドキュメントの総数を示します。
nscanned スキャンされたドキュメントまたはインデックスエントリの総数を示します。

$ hintの使用

ザ・ $hint演算子は、クエリオプティマイザに、指定されたインデックスを使用してクエリを実行するように強制します。これは、さまざまなインデックスを使用してクエリのパフォーマンスをテストする場合に特に便利です。たとえば、次のクエリはフィールドのインデックスを指定しますgender そして user_name このクエリに使用される-

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

$ explainを使用して上記のクエリを分析するには-

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

これにより、次の結果が得られます-

{
	"queryPlanner" : {
		"plannerVersion" : 1,
		"namespace" : "mydb.users",
		"indexFilterSet" : false,
		"parsedQuery" : {
			"gender" : {
				"$eq" : "M"
			}
		},
		"queryHash" : "B4037D3C",
		"planCacheKey" : "DEAAE17C",
		"winningPlan" : {
			"stage" : "PROJECTION_COVERED",
			"transformBy" : {
				"user_name" : 1,
				"_id" : 0
			},
			"inputStage" : {
				"stage" : "IXSCAN",
				"keyPattern" : {
					"gender" : 1,
					"user_name" : 1
				},
				"indexName" : "gender_1_user_name_1",
				"isMultiKey" : false,
				"multiKeyPaths" : {
					"gender" : [ ],
					"user_name" : [ ]
				},
				"isUnique" : false,
				"isSparse" : false,
				"isPartial" : false,
				"indexVersion" : 2,
				"direction" : "forward",
				"indexBounds" : {
					"gender" : [
						"[\"M\", \"M\"]"
					],
					"user_name" : [
						"[MinKey, MaxKey]"
					]
				}
			}
		},
		"rejectedPlans" : [ ]
	},
	"serverInfo" : {
		"host" : "Krishna",
		"port" : 27017,
		"version" : "4.2.1",
		109
		"gitVersion" : "edf6d45851c0b9ee15548f0f847df141764a317e"
	},
	"ok" : 1
}