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

  1. 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 < ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. mybatis使用associaton进行分步查询

    Employee类 public class Employee { private Integer id; private String lastName; private String email; ...

  6. 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 { ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. pyspark 日常整理

    1  联表 df1.join(df2,连接条件,连接方式) 如:df1.join(df2,[df1.a==df2.a], "inner").show() 连接方式:字符串类型, 如 ...

  2. HyperLogLog算法分析及其应用

    HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的 探索HyperLogLog算法(含Java实现) 神奇的HyperLogLog算法 Sketch of the Day: Hyp ...

  3. 五、Hexo静态博客背景及界面显示优化配置

    示例预览:我的主页 背景图片添加 自动切换背景 静态本地背景 首先将已选定的背景图片放到博客根目录下的\source\images下 ​ 示例:D:\Blog\source\images\backgr ...

  4. 大数据基础总结---HDFS分布式文件系统

    HDFS分布式文件系统 文件系统的基本概述 文件系统定义:文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易. 文件名:在文件系统中,文件名是用于定位存储位置. 元数据(Metad ...

  5. JavaIO学习:字符流

    JavaIO流之字符流 字符流 Reader InputStreamReader FileReader:专门用于处理文件的字符读取流对象. Writer OutputStreamWriter File ...

  6. Centos7/Ubuntu 初始化硬盘分区、挂载

    刚刚在腾讯云买了一台服务器,刚买的服务器的数据盘都是需要自己来分区的,下面就记录一下操作. 通过命令fdisk-l查看硬盘信息 可以看到有两块硬盘/dev/vda和/dev/vdb,启动vda是系统盘 ...

  7. C# 中 ==和equals的区别

    不想说太多,直接上代码,这两个就没什么联系,有自己独立的规则.联系在一起其实不利于记忆. 下面是测试代码 Console.WriteLine("--equals和==的区别--") ...

  8. AspNet Core结合Quartz使用定时任务且通过注入缓存或者配置参数

    一.经常在项目会用到定时任务同步数据或更新缓存等操作,在很久以前我们可能经常会用一个多线程或timer来做定时任务,这样能实现比较简单轻量级的任务:对于任务多且都调用频率不一样的任务,我们都会用到Qu ...

  9. c#专业的UVC摄像头深控类库-SharpCamera介绍

    SharpCamera是专业的UVC摄像头深控类库.允许您在C#代码内修改摄像头的高级参数,比如亮度.对比度.清晰度.色调.饱和度.伽玛值.白平衡.逆光对比.增益.缩放.焦点.曝光.光圈.全景.倾斜. ...

  10. 2019 蓝鲸人java面试笔试题 (含面试题解析)

      本人5年开发经验.18年年底开始跑路找工作,在互联网寒冬下成功拿到阿里巴巴.今日头条.蓝鲸人等公司offer,岗位是Java后端开发,因为发展原因最终选择去了蓝鲸人,入职一年时间了,也成为了面试官 ...