MongoDB 查询分析学习笔记

1. 前言

MongoDB的查询分析功能可以帮助我们更好地理解和优化查询性能。在该学习笔记中，我们将会了解如何使用查询分析工具以及如何解读查询分析结果。

2. 查询分析工具

MongoDB提供了一个很方便的工具来帮助我们进行查询分析，该工具名为explain()函数。当我们在运行某个查询时，将其作为参数传递给explain()函数即可返回查询执行的详细信息。

例如：

Copy Code
db.collection.find({}).explain("executionStats")

其中，"executionStats"参数告诉explain()函数输出查询执行的统计信息。

3. 解读查询分析结果

查询分析结果的输出非常详细，包括了查询语句的执行时间、扫描文档数、命中索引数等。下面是一些常见的查询分析结果指标及其解释：

• executionTimeMillis：查询的执行时间，单位为毫秒。
• totalDocsExamined：查询执行过程中扫描的文档数。
• nReturned：查询返回的文档数。
• totalKeysExamined：查询执行过程中扫描的键数。
• executionStages：
  • stage：查询执行的阶段，可以是COLLSCAN（全表扫描）、IXSCAN（索引扫描）等。
  • nReturned：该阶段返回的文档数。
  • documentsExamined：该阶段扫描的文档数。
  • keysExamined：该阶段扫描的键数。

4. 示例

假设我们有一个名为"employees"的集合，记录着公司员工的信息。现在我们要查询年龄大于30岁的员工信息，同时只返回姓名和年龄两个字段。

我们可以这样编写查询语句：

Copy Code
db.employees.find({ age: { $gt: 30 } }, { name: 1, age: 1, _id: 0 })

执行以上查询语句，并将其作为参数传递给explain()函数：

Copy Code
db.employees.find({ age: { $gt: 30 } }, { name: 1, age: 1, _id: 0 }).explain("executionStats")

得到的输出结果中，我们可以看到查询的执行时间、扫描文档数、命中索引数等详细信息。

通过查询分析工具，我们可以更好地了解MongoDB执行查询的机制，并优化查询性能。