玩转mongoDB（五）：mongoDB 3.0+ 查询性能分析

mongoDB性能分析方法：explain()

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    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。）

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for(var i=0;i<2000000;i  ){
    db.person.insert({"name":"ryan" i,"age":i});
}

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    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。

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    给这个person集合创建age键的索引：

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db.person.createIndex({"age":1})

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    然后我们用explain()来看看具体的执行计划

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db.getCollection('person')
  .find({"age":{"$lte":2000}})
  .explain("executionStats")

对queryPlanner分析

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    queryPlanner: queryPlanner的返回

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    queryPlanner.namespace:该值返回的是该query所查询的表

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    queryPlanner.indexFilterSet:针对该query是否有indexfilter

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    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。

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    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）。

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    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。

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    queryPlanner.winningPlan.stage的child stage，此处是IXSCAN，表示进行的是index scanning。

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    queryPlanner.winningPlan.keyPattern:所扫描的index内容，此处是did:1,status:1,modify_time: -1与scid : 1

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    queryPlanner.winningPlan.indexName：winning plan所选用的index。

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    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。

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    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。

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    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。

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    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

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    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。

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    其中有3个executionTimeMillis，分别是：

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    executionStats.executionTimeMillis该query的整体查询时间。

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    executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate该查询根据index去检索document获得2001条数据的时间。

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    executionStats.executionStages.inputStage.executionTimeMillisEstimate该查询扫描2001行index所用时间。

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  **第二层，index与document扫描数与查询返回条目数**

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    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。

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    这些都是直观地影响到executionTimeMillis，我们需要扫描的越少速度越快。

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    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

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    那么又是什么影响到了totalKeysExamined和totalDocsExamined？是stage的类型。类型列举如下：

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    COLLSCAN：全表扫描

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    IXSCAN：索引扫描

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    FETCH：根据索引去检索指定document

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    SHARD_MERGE：将各个分片返回数据进行merge

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    SORT：表明在内存中进行了排序

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    LIMIT：使用limit限制返回数

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    SKIP：使用skip进行跳过

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    IDHACK：针对_id进行查询

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    SHARDING_FILTER：通过mongos对分片数据进行查询

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    COUNT：利用db.coll.explain().count()之类进行count运算

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    COUNTSCAN：count不使用Index进行count时的stage返回

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    COUNT_SCAN：count使用了Index进行count时的stage返回

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    SUBPLA：未使用到索引的$or查询的stage返回

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    TEXT：使用全文索引进行查询时候的stage返回

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    PROJECTION：限定返回字段时候stage的返回

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    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)：

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  Fetch IDHACK

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    Fetch ixscan

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    Limit （Fetch ixscan）

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    PROJECTION ixscan

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    SHARDING_FITER ixscan

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    COUNT_SCAN

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    不希望看到包含如下的stage：

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    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)

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