MongoDB-쿼리 분석

쿼리 분석은 데이터베이스 및 인덱싱 디자인이 얼마나 효과적인지 측정하는 데 매우 중요한 측면입니다. 자주 사용하는$explain 과 $hint 쿼리.

$ explain 사용

그만큼 $explain연산자는 쿼리에 대한 정보, 쿼리에 사용 된 인덱스 및 기타 통계를 제공합니다. 인덱스가 얼마나 잘 최적화되었는지 분석 할 때 매우 유용합니다.

지난 장에서 우리는 이미 users 필드 수집 gender 과 user_name 다음 쿼리를 사용하여-

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

이제 우리는 $explain 다음 쿼리에-

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

위의 explain () 쿼리는 다음과 같은 분석 결과를 반환합니다.

{
	"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
}

이제이 결과 집합의 필드를 살펴 보겠습니다.

• 진정한 가치 indexOnly 이 쿼리가 인덱싱을 사용했음을 나타냅니다.

• 그만큼 cursor필드는 사용되는 커서의 유형을 지정합니다. BTreeCursor 유형은 인덱스가 사용되었음을 나타내며 사용 된 인덱스의 이름도 제공합니다. BasicCursor는 인덱스를 사용하지 않고 전체 스캔이 수행되었음을 나타냅니다.

• n 반환 된 일치하는 문서 수를 나타냅니다.

• nscannedObjects 스캔 한 총 문서 수를 나타냅니다.

• nscanned 스캔 된 총 문서 또는 색인 항목 수를 나타냅니다.

$ hint 사용

그만큼 $hint연산자는 쿼리 최적화 프로그램이 지정된 인덱스를 사용하여 쿼리를 실행하도록합니다. 이는 인덱스가 다른 쿼리의 성능을 테스트하려는 경우 특히 유용합니다. 예를 들어 다음 쿼리는 필드의 인덱스를 지정합니다.gender 과 user_name 이 쿼리에 사용-

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

$ explain을 사용하여 위의 쿼리를 분석하려면-

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

다음 결과를 제공합니다-

{
	"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
}