MongoDB - analiza zapytań
Analizowanie zapytań jest bardzo ważnym aspektem pomiaru efektywności bazy danych i projektu indeksowania. Dowiemy się o często używanych$explain i $hint zapytania.
Używanie $ wyjaśnienia
Plik $explainoperator podaje informacje o zapytaniu, indeksy użyte w zapytaniu i inne statystyki. Jest to bardzo przydatne podczas analizowania, jak dobrze są zoptymalizowane indeksy.
W ostatnim rozdziale utworzyliśmy już indeks dla users zbiór na polach gender i user_name używając następującego zapytania -
>db.users.createIndex({gender:1,user_name:1})
{
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 2,
"note" : "all indexes already exist",
"ok" : 1
}
Będziemy teraz używać $explain na następujące zapytanie -
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
Powyższe zapytanie wyjaśniające () zwraca następujący przeanalizowany wynik -
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "mydb.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"gender" : {
"$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
}
Przyjrzymy się teraz polom w tym zestawie wyników -
Prawdziwa wartość indexOnly wskazuje, że w tym zapytaniu zastosowano indeksowanie.
Plik cursorpole określa typ używanego kursora. Typ BTreeCursor wskazuje, że został użyty indeks, a także podaje nazwę użytego indeksu. BasicCursor wskazuje, że pełne skanowanie zostało wykonane bez użycia żadnych indeksów.
n wskazuje liczbę zwróconych pasujących dokumentów.
nscannedObjects wskazuje całkowitą liczbę zeskanowanych dokumentów.
nscanned wskazuje całkowitą liczbę zeskanowanych dokumentów lub pozycji indeksu.
Używając $ hint
Plik $hintoperator wymusza na optymalizatorze zapytań użycie określonego indeksu w celu wykonania zapytania. Jest to szczególnie przydatne, gdy chcesz przetestować wydajność zapytania z różnymi indeksami. Na przykład poniższe zapytanie określa indeks pólgender i user_name do wykorzystania w tym zapytaniu -
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
{ "user_name" : "tombenzamin" }
Aby przeanalizować powyższe zapytanie za pomocą $ wyjaśnienia -
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()
Co daje następujący wynik -
{
"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
}