mongodb優(yōu)化查詢

查詢優(yōu)化器

MongoDB的查詢計劃會將多個索引并行去執(zhí)行，最先返回101的結(jié)果就是勝者，其他查詢計劃就會被終止，執(zhí)行優(yōu)勝的查詢計劃
這個查詢計劃將會被緩存，接下來相同的語句查詢條件都會使用它

  • 何時查詢計劃才會變
  1. 建立索引時
  2. 每執(zhí)行1000次查詢之后，查詢優(yōu)化器就會重新評估查詢計劃
  3. 較大的數(shù)據(jù)波動

explain 使用

db.getCollection('db_name').explain('executionStats').aggregate([....])
// 得到的結(jié)果
{
    "stages" : [ 
        {
            "$cursor" : {
                "query" : {
                    .....
                },
                "fields" : {
                    ......
                },
                "queryPlanner" : {
                    ......
                    },
                    "winningPlan" : {                  // 優(yōu)勝的方案
                        "stage" : "FETCH",
                        "filter" : {
                            "$and" : [ 
                                {
                                    "is_deleted" : {
                                        "$eq" : 0.0
                                    }
                                }
                            ]
                        },
                        "inputStage" : {
                            "stage" : "IXSCAN",
                            "keyPattern" : {
                                "acc_opening_date" : 1
                            },
                            "indexName" : "acc_opening_date_1",
                            "isMultiKey" : false,
                            "multiKeyPaths" : {
                                "acc_opening_date" : []
                            },
                            "isUnique" : false,
                            "isSparse" : false,
                            "isPartial" : false,
                            "indexVersion" : 2,
                            "direction" : "forward",
                            "indexBounds" : {
                                "acc_opening_date" : [ 
                                    "[new Date(1493625600000), new Date(1609350406000)]"
                                ]
                            }
                        }
                    },
                    "rejectedPlans" : [    // 拒絕的方案
                        {
                            "stage" : "FETCH",
                            "filter" : {
                                "$and" : [ 
                                    {
                                        "is_deleted" : {
                                            "$eq" : 0.0
                                        }
                                    }, 
                                    {
                                        "acc_opening_date" : {
                                            "$lte" : ISODate("2020-12-30T17:46:46.000Z")
                                        }
                                    }, 
                                    {
                                        "acc_opening_date" : {
                                            "$gte" : ISODate("2017-05-01T08:00:00.000Z")
                                        }
                                    }
                                ]
                            },
                     
                        }, 
                        {
                            "stage" : "FETCH",
                            "filter" : {
                                "$and" : [ 
                                    {
                                        "acc_opening_date" : {
                                            "$lte" : ISODate("2020-12-30T17:46:46.000Z")
                                        }
                                    }, 
                                    {
                                        "acc_opening_date" : {
                                            "$gte" : ISODate("2017-05-01T08:00:00.000Z")
                                        }
                                    }
                                ]
                            },
                            "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",  
                                "keyPattern" : {
                                    "is_deleted" : 1  //  is_deteted顆粒度這么大的索引不應該建立，難怪要被拒絕
                                },
                                "indexName" : "is_deleted_1",  
                                "isMultiKey" : false,
                                "multiKeyPaths" : {
                                    "is_deleted" : []
                                },
                                "isUnique" : false,
                                "isSparse" : false,
                                "isPartial" : false,
                                "indexVersion" : 2,
                                "direction" : "forward",
                                "indexBounds" : {
                                    "is_deleted" : [ 
                                        "[0.0, 0.0]"
                                    ]
                                }
                            }
                        }
                    ]
                },
                "executionStats" : {
                    "executionSuccess" : true,
                    "nReturned" : 1,     // 返回的結(jié)果數(shù)量
                    "executionTimeMillis" : 1,  // 運行的時間
                    "totalKeysExamined" : 1,  // 掃描的索引數(shù)量
                    "totalDocsExamined" : 1,  // 掃描的文檔數(shù)量
                    "executionStages" : {
                        "stage" : "FETCH",                           //  step2: 用is_deleted字段從上一階段的結(jié)果中過濾出相應結(jié)果
                        "filter" : {
                            "$and" : [ 
                                {
                                    "is_deleted" : {
                                        "$eq" : 0.0
                                    }
                                },
                            ]
                        },
                        "nReturned" : 1,
                        "executionTimeMillisEstimate" : 0,
                        "works" : 3,
                        "advanced" : 1,
                        "needTime" : 0,
                        "needYield" : 0,
                        "saveState" : 1,
                        "restoreState" : 1,
                        "isEOF" : 1,
                        "invalidates" : 0,
                        "docsExamined" : 1,
                        "alreadyHasObj" : 0,
                        "inputStage" : {
                            "stage" : "IXSCAN",                        //  step1: 用acc_opening_date字段索引搜索出相應結(jié)果
                            "nReturned" : 1,
                            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
                            "works" : 2,
                            "advanced" : 1,
                            "needTime" : 0,
                            "needYield" : 0,
                            "saveState" : 1,
                            "restoreState" : 1,
                            "isEOF" : 1,
                            "invalidates" : 0,
                            "keyPattern" : {
                                "acc_opening_date" : 1                                    
                            },
                            "indexName" : "acc_opening_date_1",
                            "isMultiKey" : false,
                            "multiKeyPaths" : {
                                "acc_opening_date" : []
                            },
                            "isUnique" : false,
                            "isSparse" : false,
                            "isPartial" : false,
                            "indexVersion" : 2,
                            "direction" : "forward",
                            "indexBounds" : {
                                "acc_opening_date" : [ 
                                    "[new Date(1493625600000), new Date(1609350406000)]"
                                ]
                            },
                            "keysExamined" : 1,
                            "seeks" : 1,
                            "dupsTested" : 0,
                            "dupsDropped" : 0,
                            "seenInvalidated" : 0
                        }
                    }
                }
            }
        }, 
        {
            "$lookup" : {
                "from" : "clients",
                "as" : "clients",
                "localField" : "idp_user_id",
                "foreignField" : "idp_user_id",
                "unwinding" : {
                    "preserveNullAndEmptyArrays" : false
                }
            }
        }, 
        {
            "$project" : {
               ......
        }
    ],
    "ok" : 1.0,
    "operationTime" : Timestamp(1604133360, 3),
    "$clusterTime" : {
        "clusterTime" : Timestamp(1604133360, 3),
        "signature" : {
            "hash" : { "$binary" : "RbWJfLtWiuIthJ5C3oiKbGIt1iY=", "$type" : "00" },
            "keyId" : NumberLong(6854528299859705857)
        }
    }
}
  • 查看方式：嵌套最內(nèi)層往外的順序看，不是從上到下。

原因：
explain 結(jié)果將查詢計劃以階段樹的形式呈現(xiàn)。
每個階段將其結(jié)果傳遞給父節(jié)點，中間節(jié)點操作由子節(jié)點產(chǎn)生的文檔或索引

  • 索引使用情況解讀

stage 主要分為以下幾種：
COLLSACN: 全盤掃描
IXSACN: 索引掃描
FETCH: 根據(jù)前面節(jié)點掃描出的文檔，進一步過濾抓取
SORT: 內(nèi)存進行排序
SORT_KEY_GENERATOR: 獲取每一個文檔排序所用的鍵值
LIMIT: 使用limit限制返回數(shù)
SKIP: 使用skip進行跳過
IDHACK: 針對_id進行查詢
COUNTSCAN: count不使用index進行count
COUNT_SCACN: count使用index進行count
TEXT: 使用全文索引進行查詢
SUBPLA：未使用到索引的$or查詢
PROJECTION：限定返回字段

  • 所以不希望看到explain分析出現(xiàn)如下的stage:

COLLSCAN
SORT
COUNTSCAN
SUBPLA

  • 最好是如下的組合：

FETCH + IXSCAN
FETCH + IDHACK
LIMIT + ( FETCH + IXSCAN)
PROJECTION + IXSCAN
COUNT_SCAN

效率極低的操作符

  1. $where和$exists：這兩個操作符，完全不能使用索引。
  2. $ne和$not: 通常來說取反和不等于,可以使用索引，但是效率極低，不是很有效，往往也會退化成掃描全表。
  3. $nin: 不包含，這個操作符也總是會全表掃描
  4. 對于管道中的索引，也很容易出現(xiàn)意外，只有在管道最開始時的match sort可以使用到索引，一旦發(fā)生過project投射，group分組，lookup表關(guān)聯(lián)，unwind打散等操作后，就完全無法使用索引。

aggregate優(yōu)化

  1. 我認為的準則是盡可能先縮小文檔大?。ɡ纾?match,）， 然后再排序（ $sort, $limit, $skip），最后進行其他復雜操作（$lookup, $project, $group, $unwind）,因為這些操作打散后，完全無法使用索引.
    最佳順序： $match + $sort + $limit + ...
  2. 千萬別忘了$lookup連表的字段，兩張表一定要建立索引
  • 優(yōu)化案例1：limit提前縮小文檔大小，減少內(nèi)存計算
// 使用時間: 0.044 S
db.getCollection('clients').explain("executionStats").aggregate([ 
    { '$match': { is_deleted: 0 } },
    { '$sort': { gmt_create: -1 } }, 
    { '$lookup': 
        { from: 'client_infos', 
            localField: 'client_info_ids', 
            foreignField: '_id', as: 'client_infos' }
    }, 
    { '$lookup': 
        { from: 'accounts', 
        localField: 'account_id', 
        foreignField: '_id', as: 'account' } 
    }, 
    { '$unwind': '$account' }, 
    { '$skip': 0 }, 
    { '$limit': 10 }], {})

// 使用時間： 0.021s
db.getCollection('clients').explain("executionStats").aggregate([ 
    { '$match': { is_deleted: 0 } },
    { '$sort': { gmt_create: -1 } }, 
    { '$skip': 0 }, 
    { '$limit': 10 },
    { '$lookup': 
        { from: 'client_infos', 
            localField: 'client_info_ids', 
            foreignField: '_id', as: 'client_infos' }
    }, 
    { '$lookup': 
        { from: 'accounts', 
        localField: 'account_id', 
        foreignField: '_id', as: 'account' } 
    }, 
    { '$unwind': '$account' }, 
    ], {})
  • 優(yōu)化案例2： 轉(zhuǎn)換搜索的主表，使索引生效
// 使用時間: 3.64s
db.getCollection('clients').explain("executionStats").aggregate([ 
    { '$lookup': 
        { from: 'client_infos', 
            localField: 'client_info_ids', 
            foreignField: '_id', as: 'client_infos' }
    }, 
    { '$match': { 'client_infos.phone': 110 } },
    { '$lookup': 
        {
            from: 'accounts', 
            localField: 'account_id', 
            foreignField: '_id', 
            as: 'account',
        }
    }, 
    { '$unwind': '$account' },
    { '$skip': 0 }, 
    { '$limit': 10 }, 
    ], {})
    
// 使用時間：0.065s
db.getCollection('client_infos').aggregate([ 
    { '$match': { phone: 110, is_deleted: 0} },
    { '$skip': 0 }, 
    { '$limit': 10 }, 
    { '$lookup': 
        { from: 'clients', 
            localField: '_id', 
            foreignField: 'client_info_ids', as: 'clients' }
    }, 
    { '$unwind': '$clients' },
    { '$lookup': 
        { 
            from: 'accounts', 
            localField: 'clients.account_id', 
            foreignField: '_id', 
            as: 'account',
        }
    }, 
    { '$unwind': '$account' },
    ], {})

索引設計原則

  • 索引字段顆粒度越小越好

顆粒度為結(jié)果集在原集合中所占的比例
顆粒度小的，例如身份證號等唯一性質(zhì)的，索引掃描能夠很快定位出位置
相反字段顆粒度大的，例如枚舉，例如布爾值，索引定位出的位置不夠精準，到頭來還得大部分掃描，因為多了索引掃描，最后速度可能還不如全盤掃描。

  • 字段更新頻率小

索引的缺點之一就是修改時還需要維護索引，所以最好選擇字段更新比較小的字段

  • 適當冗余設計

aggregate連表查詢。如果查詢字段在副表中，就無法使用到索引，如果這種連表查詢頻率較高，可考慮冗余設計。如上訴案例2，可通過冗余phone的字段提高查詢效率，以及增加代碼通用性

  • 索引數(shù)量控制

一個索引的字段超過7，8，需考慮合理性

查詢優(yōu)化原則

  • 減少帶寬

按需取字段，避免返回大字段

  • 減少內(nèi)存計算

減少中間存儲，內(nèi)存計算

  • 減少磁盤IO

增加索引，避免全盤掃描，優(yōu)化sql

參考文檔：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/77971681
https://docs.mongodb.com/manual/core/aggregation-pipeline/#aggregation-pipeline-operators-and-performance
https://docs.mongodb.com/manual/core/aggregation-pipeline-optimization/
https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-28140
https://stackoverflow.com/questions/59811200/lookup-wont-use-indexes-in-second-match-how-can-we-scale

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