MongoDB executionStats 详细分步查询计划与分步时间(转载)
mongodb性能分析方法:explain()
为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录。(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成。如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了。)
1 for(var i=0;i<2000000;i++){
2 db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i});
3 }
MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本,本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论。3.0+的explain有三种模式,分别是:queryPlanner、executionStats、allPlansExecution。现实开发中,常用的是executionStats模式,主要分析这种模式。
给这个person集合创建age键的索引:db.person.createIndex({"age":1})
db.getCollection('person').find({"age":{"$lte":2000}}).explain("executionStats")
对queryPlanner分析
queryPlanner: queryPlanner的返回
queryPlanner.namespace:该值返回的是该query所查询的表
queryPlanner.indexFilterSet:针对该query是否有indexfilter
queryPlanner.winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。
queryPlanner.winningPlan.stage:最优执行计划的stage,这里返回是FETCH,可以理解为通过返回的index位置去检索具体的文档(stage有数个模式,将在后文中进行详解)。
queryPlanner.winningPlan.inputStage:用来描述子stage,并且为其父stage提供文档和索引关键字。
queryPlanner.winningPlan.stage的child stage,此处是IXSCAN,表示进行的是index scanning。
queryPlanner.winningPlan.keyPattern:所扫描的index内容,此处是did:1,status:1,modify_time: -1与scid : 1
queryPlanner.winningPlan.indexName:winning plan所选用的index。
queryPlanner.winningPlan.isMultiKey是否是Multikey,此处返回是false,如果索引建立在array上,此处将是true。
queryPlanner.winningPlan.direction:此query的查询顺序,此处是forward,如果用了.sort({modify_time:-1})将显示backward。
queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey],这主要是直接定位到mongodb的chunck中去查找数据,加快数据读取。
queryPlanner.rejectedPlans:其他执行计划(非最优而被查询优化器reject的)的详细返回,其中具体信息与winningPlan的返回中意义相同,故不在此赘述。
对executionStats返回逐层分析
第一层,executionTimeMillis
最为直观explain返回值是executionTimeMillis值,指的是我们这条语句的执行时间,这个值当然是希望越少越好。
其中有3个executionTimeMillis,分别是:
executionStats.executionTimeMillis
该query的整体查询时间。
executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate
该查询根据index去检索document获得2001条数据的时间。
executionStats.executionStages.inputStage.executionTimeMillisEstimate
该查询扫描2001行index所用时间。
第二层,index与document扫描数与查询返回条目数
这个主要讨论3个返回项,nReturned、totalKeysExamined、totalDocsExamined,分别代表该条查询返回的条目、索引扫描条目、文档扫描条目。
这些都是直观地影响到executionTimeMillis,我们需要扫描的越少速度越快。
对于一个查询,我们最理想的状态是:
nReturned=totalKeysExamined=totalDocsExamined
第三层,stage状态分析
那么又是什么影响到了totalKeysExamined和totalDocsExamined?是stage的类型。类型列举如下:
COLLSCAN:全表扫描
IXSCAN:索引扫描
FETCH:根据索引去检索指定document
SHARD_MERGE:将各个分片返回数据进行merge
SORT:表明在内存中进行了排序
LIMIT:使用limit限制返回数
SKIP:使用skip进行跳过
IDHACK:针对_id进行查询
SHARDING_FILTER:通过mongos对分片数据进行查询
COUNT:利用db.coll.explain().count()之类进行count运算
COUNTSCAN:count不使用Index进行count时的stage返回
COUNT_SCAN:count使用了Index进行count时的stage返回
SUBPLA:未使用到索引的$or查询的stage返回
TEXT:使用全文索引进行查询时候的stage返回
PROJECTION:限定返回字段时候stage的返回
对于普通查询,我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引):
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(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)
转载:https://blog.csdn.net/jeremysong88/article/details/97027757
MongoDB executionStats 详细分步查询计划与分步时间(转载)的更多相关文章
- MyBatis(10)使用association进行分步查询
(1)接口中编写方法 public Emp getEmpByStep(Integer id); public Dept getDeptById(Integer id); (2)Mapper文件 < ...
- MyBatis学习——分步查询与延迟加载
声明:面试是遇到延迟加载问题,在网页搜索到此篇文章,感觉很有帮助,留此学习之用! 一.分步查询 分步查询通常应用于关联表查询,如:电商平台,查询订单信息时需要查询部分的用户信息:OA系统查询个人信息时 ...
- MyBatis分步查询的延迟加载
延迟加载的概念只存在于分步查询时: 延迟加载的本质是为第一步查询返回的Java Bean创建了一个代理对象: 延迟加载的全局设置有两个: lazyLoadingEnabled,作用为设置select语 ...
- mybatis分步查询与延迟加载
1.分步查询 先查询用户的部门 部门Mapper.xml <resultMap id="rMap" type="com.yunqing.mybatis.bean.D ...
- mybatis使用associaton进行分步查询
Employee类 public class Employee { private Integer id; private String lastName; private String email; ...
- Mybatis3.1-[tp_36-37]-_映射文件_select_resultMap关联查询__分步查询传递多列值&fetchType_discriminator鉴别器
_分步查询传递多列值&fetchType_discriminator鉴别器 笔记要点出错分析与总结 Department.java bean public class Department { ...
- Mybatis3.1-[tp_34-35]-_映射文件_select_resultMap关联查询_collection定义关联集合封装规则_collection分步查询_延迟加载
笔记要点出错分析与总结工程组织 1.定义接口 interface DepartmentMapper package com.dao; import com.bean.Department; publi ...
- Mybatis3.1-[tp_32-33]-_映射文件_select_resultMap关联查询_association分步查询_延迟加载
笔记要点出错分析与总结 工程组织 1.定义接口 DepartmentMapper package com.dao; import com.bean.Department; public interfa ...
- Java框架之MyBatis 06-全局配置-mapper映射-分步查询
MyBatis MyBatis是Apache的一个开源项目iBatis, iBatis一词来源于“internet”和“abatis”的组合,是一个基于Java的持久层框架. iBatis 提供的持 ...
随机推荐
- pyqt 调用QT设计师创建的对话框
一.实验环境 1.Windows7x64_SP1 2.anaconda2.5.0 + python2.7(anaconda集成,不需单独安装) 3.pyinstaller3.0 二.实验步骤 2.1 ...
- PCA:主成分分析
PCA的概念: 主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征,这k维特征被称为主成分,在原数据的基础上重新构造出来k维.就是从原始的空间顺序的找出一组相互正交的坐标轴,新坐标轴的选择和数据 ...
- Rancher 部署 loonflow 工单系统
上篇文章介绍用实例主机部署:https://www.cnblogs.com/weavepub/p/11672305.html,本文采用Rancher上部署. 文章所有的文件都托管在Github:htt ...
- 初识Go语言--(2)Hello World
新建hello.go文件,内容如下 package main import "fmt" func main() { //输出Hello World fmt.Println(&quo ...
- [转帖]linux下网络监控神器"iptraf-ng"
linux下网络监控神器"iptraf-ng" https://www.cnblogs.com/dupengfei/articles/iptraf-ng.html 优点:监控的网络 ...
- python利用ThreadPoolExecutor实现有任务异常,就终止线程池中的所有剩余任务
先描述一下场景: 我有一批任务需要放入线程池中去处理,但是一旦线程池中有1个任务出现了异常(抛了Exception)就将线程中尚未开始的任务全部取消不执行. 需要说明的是正在执行的任务因为无法撤销,所 ...
- Logstash之控制台输出的两种方式
输出json output { stdout { codec => json } } 输出rubydebug output { stdout { codec => rubydebug } ...
- mysql时间戳转日期
-- 日期字符串转时间戳,10位,数据库存储的是13位 select UNIX_TIMESTAMP('2019-09-01 00:00:00'); -- 时间戳转日期 ,'%Y-%m-%d %H:%i ...
- 11、VUE混合
1.混合的概念(mixture) 混合是以一种灵活的方式,为组件提供代码复用功能.(类似于封装) 混合对象可以包含任意的组件选项.当组件使用了混合对象时,混合对象的所有选项将被“混入”组件自己的选项中 ...
- C#下载csv代码总结
一.C#导出csv格式代码如下: /// <summary> /// 下载 /// </summary> /// <param name="startTime& ...