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MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具。
MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint()。
explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。
接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引:
>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>现在在查询语句中使用 explain :</p> <pre> >db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
以上的 explain() 查询返回如下结果:
{ "cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1", "isMultiKey" : false, "n" : 1, "nscannedObjects" : 0, "nscanned" : 1, "nscannedObjectsAllPlans" : 0, "nscannedAllPlans" : 1, "scanAndOrder" : false, "indexOnly" : true, "nYields" : 0, "nChunkSkips" : 0, "millis" : 0, "indexBounds" : { "gender" : [ [ "M", "M" ] ], "user_name" : [ [ { "$minElement" : 1 }, { "$maxElement" : 1 } ] ] } }
现在,我们看看这个结果集的字段:
虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错,但是也可以使用hints来强迫MongoDB使用一个指定的索引。
这种方法某些情形下会提升性能。 一个有索引的collection并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。
如下查询实例指定了使用 gender 和 user_name 索引字段来查询:
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
可以使用 explain() 函数来分析以上查询:
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()