Comment optimiser les requêtes MongoDB en utilisant des plans d'explication?

Comment optimiser les requêtes MongoDB en utilisant des plans d'explication?

Pour optimiser les requêtes MongoDB à l'aide de plans Expliquez, vous devez d'abord comprendre ce qu'est un plan d'explication et comment cela aide à l'optimisation des requêtes. Un plan d'explication dans MongoDB fournit des informations détaillées sur le chemin d'exécution d'une requête, vous aidant à identifier les goulots d'étranglement potentiels et les zones où les performances peuvent être améliorées.

Voici une approche étape par étape pour utiliser les plans d'explication pour l'optimisation des requêtes:

1. Exécutez la requête avec Expliquez : ajoutez .explain() vers votre requête pour générer un plan d'explication. Par exemple, si votre requête est db.collection.find({age: 30}) , vous exécuteriez db.collection.find({age: 30}).explain() .
2. Analyser la sortie : La sortie du plan Explication contient plusieurs sections, notamment «QueryPlanner», «Executionstats» et «AllPlanSexution». Concentrez-vous sur ces sections pour comprendre comment la requête a été exécutée et quelles ressources ont été utilisées.
3. Vérifiez le planificateur de requête : la section «QueryPlanner» montre le plan gagnant et tous les plans rejetés. Il vous aide à comprendre quel indice a été utilisé, le cas échéant, et le raisonnement derrière le choix du plan.
4. Examiner les statistiques d'exécution : la section «Executionstats» fournit des mesures comme le nombre de documents analysés, le temps d'exécution et l'utilisation de la mémoire. Ces mesures sont cruciales pour identifier les requêtes inefficaces.
5. Itérer en fonction des résultats : en fonction des informations du plan Explication, vous pouvez effectuer des ajustements tels que l'ajout ou la modification des index, la restructuration des requêtes ou la modification de la sélectivité de la requête pour améliorer les performances.
6. Reposez la requête avec Expliquez : Après avoir apporté des modifications, réécoutez la requête avec .explain() pour voir si les performances se sont améliorées. Comparez les nouveaux résultats avec les précédents pour évaluer l'impact de vos optimisations.

En suivant cette approche, vous pouvez affiner de manière itérative vos requêtes pour obtenir de meilleures performances.

Sur quelles mesures spécifiques dois-je me concentrer dans la sortie du plan d'explication de MongoDB?

Lors de l'analyse de la sortie du plan d'explication de MongoDB, il existe plusieurs mesures clés sur lesquelles vous devez vous concentrer pour comprendre et améliorer les performances de la requête:

1. NRATTENDED : Cette métrique montre le nombre de documents renvoyés par la requête. Un grand écart entre «nretted» et le nombre de documents analysés (par exemple, «totalDocsexamined») pourrait indiquer une requête inefficace qui pourrait bénéficier d'une meilleure indexation.
2. EXECUTUTIONTIMEMILLIS : Cela indique le temps total pris pour exécuter la requête. Une valeur élevée ici peut signaler que la requête nécessite une optimisation, surtout si d'autres mesures suggèrent des inefficacités.
3. TotalDocSexamined et TotalKeySexamined : Ces mesures montrent le nombre total de documents et de clés d'index examinées lors de l'exécution de la requête. Des valeurs élevées par rapport à «Nretourned» peuvent indiquer que la requête n'utilise pas efficacement les index.
4. IndexBounds : Cette section détaille la plage de valeurs que la requête a analysé dans l'index. Comprendre cela aide à évaluer si l'indice est utilisé de manière optimale.
5. Étape : La scène de la section «WinningPlan» montre la séquence d'opérations que MongoDB a effectuée pour exécuter la requête. Recherchez des étapes comme «colscan» (scan de collecte), ce qui indique qu'aucun indice n'a été utilisé, conduisant à des performances plus lentes.
6. Ismultikey : Cela indique si l'index est multi-clé, ce qui peut avoir un impact sur les performances. Les indices multi-clés peuvent conduire à des requêtes plus lentes, en particulier pour les grandes collections.

En vous concentrant sur ces mesures, vous pouvez avoir une vue complète des performances de requête et identifier les domaines à améliorer.

Comment puis-je interpréter la section «Vainqueur» d'un plan MongoDB Expliquer pour améliorer les performances de la requête?

La section «Winningplan» dans un MongoDB Explication Plan décrit le chemin d'exécution choisi pour une requête. L'interprétation de cette section peut vous aider à comprendre comment la requête a été exécutée et à identifier les moyens d'améliorer ses performances. Voici comment le faire:

1. Identifiez les étapes : le `` WinningPlan '' est composé d'étapes comme «ixscan» (scan d'index), «fetch» ​​(document fetch) et «colscan» (collection scan). Chaque étape représente une opération dans le processus d'exécution de la requête. Une étape «colscan» indique que MongoDB a scanné l'intégralité de la collection, qui peut être inefficace pour les grands ensembles de données.
2. Examinez l'utilisation de l'index : recherchez les étapes «ixscan» pour voir quel index a été utilisé. Si un index approprié n'a pas été utilisé, vous devrez peut-être ajouter ou modifier des index pour améliorer les performances.
3. Comprendre la direction et les limites : les champs «direction» et «indexbounds» dans une étape «ixscan» montrent comment l'indice a été traversé et quelle plage de valeurs a été scannée. Une large gamme de «IndexBounds» pourrait indiquer que la requête n'est pas suffisamment sélective.
4. Vérifiez les index multi-touches : si le champ «Ismultikey» est vrai, cela signifie que l'index contient des tableaux, ce qui peut avoir un impact sur les performances. Déterminez si un indice multi-clé est nécessaire ou si la restructuration des données pourrait améliorer les performances de la requête.
5. Analyser les étapes imbriquées : Parfois, le «plan de gagnant» comprend des étapes imbriquées. Par exemple, un «ixscan» pourrait être imbriqué dans une étape «récupérer», indiquant que la requête a d'abord numérisé l'index puis a obtenu les documents correspondants. Comprendre ces relations peut aider à optimiser la requête.

En interprétant soigneusement la section «Vainqueur», vous pouvez prendre des décisions éclairées sur l'indexation, la structure des requêtes et l'organisation des données pour améliorer les performances.

Puis-je utiliser le plan Explication pour identifier et résoudre les problèmes liés à l'indice dans MongoDB?

Oui, vous pouvez utiliser le plan Expliquez pour identifier et résoudre les problèmes liés à l'indice dans MongoDB. Voici comment:

1. Identifier les index manquants : si le plan d'explication montre une étape «colscan», cela indique que MongoDB a scanné toute la collection au lieu d'utiliser un index. Cela suggère qu'un index pertinent pourrait manquer. Vous pouvez créer un index approprié pour améliorer les performances de la requête.
2. Analyser l'utilisation de l'indice : la section «WinningPlan» montre quel indice, le cas échéant, a été utilisé. Si l'indice choisi semble sous-optimal, vous devrez peut-être créer un index plus spécifique ou restructurer la requête pour mieux tirer parti des index existants.
3. Vérifier la sélectivité de l'index : le champ «IndexBounds» dans une étape «IxScan» montre la plage de valeurs analysées. Si cette gamme est trop large, la requête peut ne pas être suffisamment sélective. Vous pouvez créer un index composé ou modifier la requête pour être plus spécifique.
4. Identifier les frais généraux de l'indice : le champ «Ismultikey» indique si l'index est multi-clé. Si les indices multi-clés provoquent des problèmes de performances, envisagez de restructurer vos données pour les éviter ou d'utiliser d'autres stratégies d'indexation.
5. Évaluer la fragmentation de l'indice : Au fil du temps, les indices peuvent devenir fragmentés, entraînant une diminution des performances. La section «Executionstats» peut vous aider à identifier si trop de clés d'index sont analysées, ce qui pourrait suggérer une fragmentation. Vous pouvez ensuite exécuter la commande reIndex pour reconstruire l'index.
6. Évaluer les performances de la requête : en comparant le «Executiontimemillis» et le nombre de documents examinés («TotalDocsexamined») avant et après les modifications de l'index, vous pouvez évaluer l'impact de vos optimisations d'index.

En utilisant le plan Expliquez de cette manière, vous pouvez identifier et résoudre efficacement les problèmes liés à l'indice, conduisant à des améliorations de performances significatives dans vos requêtes MongoDB.

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