準備作業

最新版mongodbをインストールします.

無料のグラフィッククライアントRobo 3 T

をインストール

データベースlocalの下にtestというcollection

を作成

インデックスdb.test.createIndex( { a: -1, b:-1 }, {name:"ab"})

を作成する.

いくつかのデータを準備

{_id:1, a:1, b:2}
{_id:2, a:1, b:2}
{_id:3, a:1, b:3}
{_id:4, a:1, b:3}
{_id:5, a:2, b:2}
{_id:6, a:2, b:2}
{_id:7, a:2, b:3}
{_id:8, a:2, b:3}

インデックス解析

db.test.find({a:1}).explain();

実行結果

{
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 1,
        "namespace" : "local.test",
        "indexFilterSet" : false,
        "parsedQuery" : {
            "a" : {
                "$eq" : 1.0
            }
        },
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH",
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
                "keyPattern" : {
                    "a" : -1.0,
                    "b" : -1.0
                },
                "indexName" : "ab",
                "isMultiKey" : false,
                "multiKeyPaths" : {
                    "a" : [],
                    "b" : []
                },
                "isUnique" : false,
                "isSparse" : false,
                "isPartial" : false,
                "indexVersion" : 2,
                "direction" : "forward",
                "indexBounds" : {
                    "a" : [ 
                        "[1.0, 1.0]"
                    ],
                    "b" : [ 
                        "[MaxKey, MinKey]"
                    ]
                }
            }
        },
        "rejectedPlans" : []
    },
    "serverInfo" : {},
    "ok" : 1.0
}

キーパラメータの説明
フィールド
説明
queryPlanner.indexFilterSet index filterが有効になっているかどうか、mongodbはindex filterを使用してインデックスを選択します.
queryPlanner.winningPlan
オプティマイザが最終的に選択したplanqueryPlanner.winningPlan.inputStage
入力パラメータとインデックスのクエリー
queryPlanner.winningPlan.inputStage.stage
フェーズCOLLSCAN:スキャンcollection IXSCANスキャンインデックスFETCHドキュメントを読み込む
queryPlanner.winningPlan.inputStage.keyPattern
索引の書式は、索引の作成時の書式と一致します.
queryPlanner.winningPlan.inputStage.indexBounds
クエリー条件の制約値
queryPlanner.rejectedPlans
拒否された候補plan

プロセス分析の実行

db.test.find({a:1}).explain("executionStats");

{
    "queryPlanner" : {   },
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 4,
        "executionTimeMillis" : 0,
        "totalKeysExamined" : 4,
        "totalDocsExamined" : 4,
        "executionStages" : {
            "stage" : "FETCH",
            "nReturned" : 4,
            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
            "works" : 5,
            "advanced" : 4,
            "needTime" : 0,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 0,
            "restoreState" : 0,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "docsExamined" : 4,
            "alreadyHasObj" : 0,
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
                "nReturned" : 4,
                "executionTimeMillisEstimate" : 0,
                "works" : 5,
                "advanced" : 4,
                "needTime" : 0,
                "needYield" : 0,
                "saveState" : 0,
                "restoreState" : 0,
                "isEOF" : 1,
                "invalidates" : 0,
                "keyPattern" : {
                    "a" : -1.0,
                    "b" : -1.0
                },
                "indexName" : "ab",
                "isMultiKey" : false,
                "multiKeyPaths" : {
                    "a" : [],
                    "b" : []
                },
                "isUnique" : false,
                "isSparse" : false,
                "isPartial" : false,
                "indexVersion" : 2,
                "direction" : "forward",
                "indexBounds" : {
                    "a" : [ 
                        "[1.0, 1.0]"
                    ],
                    "b" : [ 
                        "[MaxKey, MinKey]"
                    ]
                },
                "keysExamined" : 4,
                "seeks" : 1,
                "dupsTested" : 0,
                "dupsDropped" : 0,
                "seenInvalidated" : 0
            }
        }
    },
    "serverInfo" : {},
    "ok" : 1.0
}

キーフィールドの説明
フィールド
説明
executionStats.totalKeysExamined
インデックスの遍歴回数
executionStats.totalDocsExamined
ドキュメントを巡回する回数
executionTimeMillisEstimate
実行時間の予測
遍歴の回数が多ければ多いほど、遍歴は遅くなるに違いない.この例ではインデックスを使用し、条件を満たす4つのドキュメントがあり、すべての遍歴回数は4である.

インデックスを使用しない

db.test.find({b:2}).explain("executionStats");

{
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 4,
        "executionTimeMillis" : 0,
        "totalKeysExamined" : 0,
        "totalDocsExamined" : 8,
    },
}

db.test.find({b:2})はインデックス{a:1, b:1}を使用できないため、インデックスを巡回せずにcollection全体を巡回します.

インデックスデータのみを返す

db.test.find({a:2}, {_id:0, a:1, b:1}).explain("executionStats");

{
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 4,
        "executionTimeMillis" : 0,
 	"totalKeysExamined" : 4,
        "totalDocsExamined" : 0,
        }
    },
}

この例ではmongodbはa,bの2回のフィールドしか返さないが、この2つのフィールドはちょうどインデックスを作成するのでdocumentを読み取る必要がないので、ドキュメントを遍歴しない.

まとめ

mongodbのインデックスはmysqlのインデックスとよく似ています