MongoDB查询索引分析

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无论是mysql还是mongo，数据库是一个系统最容易出现问题、瓶颈的地方。mysql出现问题时，相信大家都有一套完善的调试、调优方法，从最基础的查看slow log,query log到mysql explain查询索引分析等；而由于在mongo方面的技术积累没有mysql那么多，出现性能问题时，往往需要去花很大的精力进行调优。

索引

mongo中的索引跟mysql中索引同样重要，没有索引，每次查找都需要遍历全表。

mongo的索引类型包括如下几种：

  • single filed索引：最基本的索引类型，加在单个filed上，可以指定升降序，默认_id列会自动加上该索引
  • Compound Index：复合索引加在多个field上，每一个字段都可以指定升降序；复合索引的顺序比较重要，它决定了该索引操作是否支持排序
  • Multikey Index：如果给array类型的field加索引，mongo会自动创建一个multikey index
  • Geospatial Index：地理空间索引
  • Text Indexes: 一个集合最多只能够创建一个文本索引，文本索引加在string类型的列上
  • Hashed Index

索引的一些特征：

  • unique index：指定为唯一索引
  • Partial Index：索引只会加到特定条件的document上，用户可以指定过滤条件
  • Sparse Index：索引会跳过所有不包含被索引键的文档。这个索引之所以称为 “稀疏” 是因为它并不包括集合中的所有文档
  • TTL Index：通过TTL索引，mongo会在过一段时间以后自动删除集合中的文档

Mongo explain

与mysql相同，mongo也可以通过使用explain命令来查看mongo的执行情况，不同的是mongo的explain输出要复杂的多，mongo3.0版本对于explain做了很大的调整，本文只讨论3.0以后版本的explain情况。

包括count, distinct, group, find, findAndModify, delete,update等操作均可以执行explain。

​

explain有三种执行模式：

  1. queryPlanner Mode: mongo 通过运行查询优化器选出winning plan
  2. executionStats Mode: 除了获取winning plan，mongo还会去真正的执行该plan，然后返回执行时的一些统计信息；该模式比较耗时（注意：对于写操作，mongo虽然会去执行这些winning plan，但是不会将这些修改应用到该database上）
  3. allPlansExecution Mode:返回更多的信息,默认模式

shell环境下可以通过db.collection.explain()、cursor.explain()、db.runCommand()三种方法来执行explain，pymongo可以通过db.command、cursor.explain()来获取explain的结果。

注意：aggrgate仅仅会在queryplanner模式下运行explain

explain结果分析

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{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "game_db.game_user",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "w" : {
                                "$eq" : 1
                        }
                },
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",
                                "keyPattern" : {
                                        "w" : 1,
                                        "n" : 1
                                },
                                "indexName" : "w_1_n_1",
                                "isMultiKey" : false,
                                "direction" : "forward",
                                "indexBounds" : {
                                        "w" : [
                                                "[1.0, 1.0]"
                                        ],
                                        "n" : [
                                                "[MinKey, MaxKey]"
                                        ]
                                }
                        }
                },
                "rejectedPlans" : [
                        {
                                "stage" : "FETCH",
                                "inputStage" : {
                                        "stage" : "IXSCAN",
                                        "keyPattern" : {
                                                "w" : 1,
                                                "v" : 1
                                        },
                                        "indexName" : "w_1_v_1",
                                        "isMultiKey" : false,
                                        "direction" : "forward",
                                        "indexBounds" : {
                                                "w" : [
                                                        "[1.0, 1.0]"
                                                ],
                                                "v" : [
                                                        "[MinKey, MaxKey]"
                                                ]
                                        }
                                }
                        }
                ]
        },

各字段的意义如下所示：

  • namespace： 该query所查询的表

  • winningPlan： 查询优化器针对该query返回的最优执行计划详细内容

  • stage：非常重要的一个字段，后面分析

  • inputStage：stage的child stage，此处是IXSCAN，表示进行的是index scanning

  • keyPattern： 所扫描的index内容，此处是w:1与n:1

  • indexName： 所选用的index

  • 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

    • direction： 此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort({w:-1})将显示backward

  • indexBounds： winningplan所扫描的索引范围，此处查询条件是w:1,使用的index是w与n的联合索引，故w是1.0,1.0而n没有指定在查询条件中，故是MinKey,MaxKey

  • rejectedPlans：其他执行计划（非最优而被查询优化器reject的）的详细返回

如果在executionStats模式或者allPlansExecution模式下执行explain，其结果中还会包含executionStats信息： 

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"executionStats" : {
           "executionSuccess" : true,
           "nReturned" : 29861,
           "executionTimeMillis" : 23079,
           "totalKeysExamined" : 29861,
           "totalDocsExamined" : 29861,
           "executionStages" : {
                   "stage" : "FETCH",
                   "nReturned" : 29861,
                   "executionTimeMillisEstimate" : 22685,
                   "works" : 29862,
                   "advanced" : 29861,
                   "needTime" : 0,
                   "needFetch" : 0,
                   "saveState" : 946,
                   "restoreState" : 946,
                   "isEOF" : 1,
                   "invalidates" : 0,
                   "docsExamined" : 29861,
                   "alreadyHasObj" : 0,
                   "inputStage" : {
                           "stage" : "IXSCAN",
                           "nReturned" : 29861,
                           "executionTimeMillisEstimate" : 70,
                           "works" : 29862,
                           "advanced" : 29861,
                           "needTime" : 0,
                           "needFetch" : 0,
                           "saveState" : 946,
                           "restoreState" : 946,
                           "isEOF" : 1,
                           "invalidates" : 0,
                           "keyPattern" : {
                                   "w" : 1,
                                   "n" : 1
                           },
                           "indexName" : "w_1_n_1",
                           "isMultiKey" : false,
                           "direction" : "forward",
                           "indexBounds" : {
                                   "w" : [
                                           "[1.0, 1.0]"
                                   ],
                                   "n" : [
                                           "[MinKey, MaxKey]"
                                   ]
                           },
                           "keysExamined" : 29861,
                           "dupsTested" : 0,
                           "dupsDropped" : 0,
                           "seenInvalidated" : 0,
                           "matchTested" : 0
                   }
           }
   },

其中重要字段含义如下：

  • executionSuccess：是否执行成功
  • nReturned：查询的返回条数
  • executionTimeMillis：整体执行时间
  • totalKeysExamined：索引扫描次数
  • totalDocsExamined：document扫描次数

stage作为explain结果非常重要的一个字段，指明目前处于哪个阶段，常见的stage有：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(在内存中进行排序),LIMIT(使用limit限制返回数), SKIP(使用skip进行跳过), TEXT(全文索引进行查询), PROJECTION(限定返回字段), IDHACK(针对_id进行查询)等等

对于普通查询，我们最希望看到的组合有这些：

  • Fetch+IDHACK
  • Fetch+ixscan
  • Limit+（Fetch+ixscan）
  • PROJECTION+ixscan
  • SHARDING_FILTER+ixscan等undefined不希望看到包含如下的stage：undefinedCOLLSCAN（全表扫），SORT（使用sort但是无index），不合理的SKIP，SUBPLA（未用到index的$or）

查询分析器

无论哪种模式，explain的结果中都会有winning plan的信息，这些winning plan是通过mongo查询分析器获得的，查询分析器会缓存winning plan的信息，所以query planner模式的explain执行速度很快。

下面这幅图说明了查询分析器的执行逻辑：

img

详细信息见：Query Plans

参考文章：

MongoDB查询索引分析

正确理解和使用 Mongodb 的索引

MongoDB索引详解)

官网详解Index

MongoDB索引原理

Analyze Query Performance

MongoDB的事务、ACID和一致性)

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