大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了MongoDB 查询分析,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
《MongoDB 查询分析》要点:
本文介绍了MongoDB 查询分析,希望对您有用。如果有疑问,可以联系我们。
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使用 explain()
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 集合中创立 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() 查询返回如下成果:
"cursor" : "Btreecursor gender_1_user_name_1",
"ismultikey" : false,
"n" : 1,
"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,我们看看这个成果集的字段:
indexOnly: 字段为 true,表现我们使用了索引.
cursor:因为这个查询使用了索引,MongoDB中索引存储在B树布局中,所以这是也使用了Btreecursor类型的游标.如果没有使用索引,游标的类型是Basiccursor.这个键还会给出你所使用的索引的名称,你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合(系统自动创建,由于存储索引信息,这个稍微会提到)来得到索引的详细信息.
n:当前查询返回的文档数量.
nscAnned/nscAnnedobjects:注解当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档,我们的目的是,让这个数值和返回文档的数量越接近越好.
@H_356_1@millis:当前查询所需光阴,毫秒数.
indexBounds:当前查询具体使用的索引.
使用 hint()
虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错,但是也可以使用hints来逼迫MongoDB使用一个指定的索引.
这种办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"},_ID:0}).hint({gender:1,user_name:1})
可以使用 explain() 函数来阐发以上查询:
>db.users.find({gender:"M"},user_name:1}).explain()
如您还有不明确的可以在下面与我留言或是与我探讨QQ群308855039,我们一起飞!
以上是大佬教程为你收集整理的MongoDB 查询分析全部内容,希望文章能够帮你解决MongoDB 查询分析所遇到的程序开发问题。
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