2. 使用索引时
{
"cursor" : "BtreeCursor username_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"username" : [
[
"user1000",
"user1000"
]
]
},
"server" : "user:27017",
"filterSet" : false
}
我们以有索引的结果为例,来依次看一下这些字段代表的意思
-
"cursor" : "BtreeCursor username_1"
BtreeCursor表示本次查询使用了索引,具体来说,是使用了“username”上的索引{“username”:1}。如果查询要对结果进行逆序遍历,或者使用了多键索引,就可以在这个字段中看到“reverse”和“multi”这样的值。
-
"isMultiKey" : false
用于说明本次是否使用了多键索引。
-
"n" : 1
本次查询返回的文档数量
-
"nscannedObjects" : 1
这是MongoDB按照索引指针去磁盘上查找实际文档的次数。如果查询包含的查询条件不是索引的一部分,或者说要求返回不在索引内的字段,MongoDB就必须依次查找每个索引条目指向的文档。
-
"nscanned" : 1
如果有使用索引,那么这个数字就是查找过的索引条目数量,如果本次查询是一次全表扫描,那么这个数字就代表检查过的文档数目。
-
"scanAndOrder" : false
MongoDB是否在内存中对结果集进行了排序
-
"indexOnly" : false
MongoDB是否只使用索引就能完成此次查询。在本例中,MongoDB只使用索引就找到了全部的匹配文档,从“nscanned”和“n”相等就可以看出来。然而,本次查询要就返回匹配文档中的所有字段,而索引只包含“username”这个字段,如果就本次查询修改为{"_id":0, "username":1},那么本次查询就可以被索引覆盖了,"indexOnly"的值就会是true。
-
"nYields" : 0
为了让写入请求能够顺利执行,本次查询暂停暂停的次数。如果有写入请求需求处理,查询会周期性的释放他们的锁,以便写入能够顺利执行。然而,在本次查询中,没有写入请求,因此查询没有暂停过。
-
"millis" : 0
数据库执行本次查询所耗费的毫秒数。这个数字越小,说明效率越高。
-
"indexBounds" : {...}
这个字段描述了索引的使用情况,给出了索引的遍历范围。由于此次查询是精确匹配,所以所以只要查“user1000”这个值就可以了。
Hint
虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错,但是也可以使用hint()来强迫MongoDB使用一个特定的索引。在这种方法下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。传入一个制定的索引,强迫查询使用该索引。
db.users.find({"username":"user1000", "age":30}).hint({"username":1})
注意:请确定你已经创建了相应的索引。
假设在users上有个{"a": 1, "b": 1}的索引,名称是"a_1_b_1",则如下两种方式等价:
db.users.find({"a": 4, "b": 5, "c": 6}).hint({"a": 1, "b": 1})
db.users.find({"a": 4, "b": 5, "c": 6}).hint("a_1_b_1")
也可以强迫查询不适用索引,做表扫描:
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