MongoDB 查询分析

概述介绍《MongoDB 查询分析》开发教程，希望对您有用。

《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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MongoDB 查询阐发可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能阐发的重要工具.

MongoDB 查询阐发常用函数有：explain() 和 hint().

使用 explain()

explain *** 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,

"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.

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!

总结

以上是内存溢出为你收集整理的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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