explain作用

在通过mongo语句进行查询时,如果查询速度过慢,可以用此方法显示 mongo在查询过程中的查询计划,是否使用索引,以及查询,并返回了多少行等等信息帮助开发人员在进一步优化之前,提供准确的信息;

explain方法参数

verbosity参数,值如下(其实就是返回值显示信息多少的问题)

queryPlanner 或 0/false 默认值; 返回值只返回 queryPlanner和serverInfo
executionStats 返回值返回详细的执行状态相关信息,如扫描了多少行,耗时多久等等;
allPlansExecution 或 1(非0的值都行) /true 返回值在 executionStats 字典中多了allPlansExecution字段;

explain方法返回值

查询语句如下:

db.collection_name.find({index_key_name:1}).explain(1)

返回示例如下:

{"queryPlanner": {  # 查询计划"plannerVersion": NumberInt("1"),  # 计划版本"namespace": "db_name.collection_name",  # 命名空间,作用于哪个库的哪个集合"indexFilterSet": false,  # 是否对查询使用索引过滤"parsedQuery": {  # 解析查询条件"index_key_name": {"$eq": 1}},"queryHash": "6ACB91B3",  # 仅对查询条件进行hash的16进制字符串,帮助识别相同查询条件的 其他查询操作或写操作"planCacheKey": "ACADC259",  # 和查询关联的计划缓存的hash键"winningPlan": {  # 查询优化器 选择的最优执行计划,此计划包含多个 树状结构的子阶段(一个查询计划需要多个阶段来完成);"stage": "FETCH",  # 父阶段;查询方式"inputStage": {  # 子阶段"stage": "IXSCAN",  # 子阶段的查询方式"keyPattern": {  # 索引模式"index_key_name": 1},"indexName": "index_key_name_1",  # 索引名称"isMultiKey": false,  # 是否是复合索引"multiKeyPaths": {  # 复合索引路径"index_key_name": []},"isUnique": true,  # 是否是唯一索引"isSparse": false,  # 是否是稀疏索引"isPartial": false,  # 是否是部分索引"indexVersion": NumberInt("2"),  # 索引版本"direction": "forward",  # 索引方向"indexBounds": {  # 索引查询的范围边界"index_key_name": [  # 创建索引的key"[1.0, 1.0]"  # 边界范围]}}},"rejectedPlans": []  # 查询又花钱 拒绝的执行计划},"executionStats": {  # 详细的执行统计信息"executionSuccess": true,  # 是否执行成功"nReturned": NumberInt("0"),  # 符合查询条件的文档个数"executionTimeMillis": NumberInt("0"),  # 选择某个查询计划和执行查询 所耗费的总时间(毫秒)"totalKeysExamined": NumberInt("0"),  # 扫描的索引总行数"totalDocsExamined": NumberInt("0"),  # 扫描的文档总次数(即使同一个文档如果被扫描2次,则此值为2),常见于 stage为 COLLSCAN/FETCH"executionStages": {  # 用树状形式 描述 详细的执行计划"stage": "FETCH",  # 查询方式"nReturned": NumberInt("0"),"executionTimeMillisEstimate": NumberInt("0"),  # 估计执行时间(毫秒)"works": NumberInt("1"),  # 指定查询执行阶段执行的“工作单元”的数量。查询执行将其工作划分为小单元。# “工作单元”可能包括检查单个索引键、从集合中获取单个文档、对单个文档应用投影或进行内部簿记"advanced": NumberInt("0"),  # 由这一阶段返回到它的父阶段的中间结果或高级结果的数量。"needTime": NumberInt("0"),  # 未将中间结果提前到其父阶段的工作循环数"needYield": NumberInt("0"),  # 为了让写操作执行,而让出读锁的次数"saveState": NumberInt("0"),  # 查询阶段暂停处理并保存其当前执行状态的次数，例如准备放弃其锁"restoreState": NumberInt("0"),  # 查询阶段恢复已保存的执行状态的次数，例如，在恢复以前生成的锁之后。"isEOF": NumberInt("1"),  # 执行阶段是否已到达最后一个; 1:是 0:不是"docsExamined": NumberInt("0"),  # 扫描文档总次数"alreadyHasObj": NumberInt("0"),"inputStage": {"stage": "IXSCAN","nReturned": NumberInt("0"),"executionTimeMillisEstimate": NumberInt("0"),"works": NumberInt("1"),"advanced": NumberInt("0"),"needTime": NumberInt("0"),"needYield": NumberInt("0"),"saveState": NumberInt("0"),"restoreState": NumberInt("0"),"isEOF": NumberInt("1"),"keyPattern": {"index_key_name": 1},"indexName": "index_key_name_1","isMultiKey": false,"multiKeyPaths": {"index_key_name": []},"isUnique": true,"isSparse": false,"isPartial": false,"indexVersion": NumberInt("2"),"direction": "forward","indexBounds": {"index_key_name": ["[1.0, 1.0]"]},"keysExamined": NumberInt("0"),  # 通过索引扫描的文档总个数"seeks": NumberInt("1"),  # 为了完成索引扫描，必须将索引游标搜索到新位置的次数。"dupsTested": NumberInt("0"),"dupsDropped": NumberInt("0")}},"allPlansExecution": []  # 在计划选择阶段,获胜计划和被拒绝计划的部分执行信息},"serverInfo": {  # mongo服务信息"host": "aa8f4be","port": NumberInt("27010"),"version": "4.2.0","gitVersion": "a4b751dcf51dd249c5865812b390cfd"},"ok": 1
}

关键字段解析

字段名称	含义
stage	COLLSCAN：全表扫描 IXSCAN：索引扫描 FETCH：根据索引去检索指定文档 SHARD_MERGE：将各个分片返回数据进行合并 SHARDING_FILTER: 分片过滤 SORT：表明在内存中进行了排序 LIMIT：使用limit限制返回数 SKIP：使用skip进行跳过 IDHACK：针对_id进行查询
nReturned	实际返回的文档个数
totalKeysExamined	扫描的索引总行数
totalDocsExamined	扫描的文档总行数
executionTimeMillis	执行耗费时间(毫秒)

使用方法

stage 查看对集合的查询方式,是否全表扫描还是索引扫描等等,来判断好坏;
根据 nReturned,totalKeysExamined,totalDocsExamined 3个字段的值来判断扫描集合的效率; totalDocsExamined和nReturned 越接近越好,表名搜索效率越高,如果扫描1万行只返回1行,则表名效率低下,可以考虑使用索引;

Mongo中执行查询语句过程

从上述返回的explain结果可以看出,在实际一个查询语句中会生成多个查询计划,并最终筛选出最优的查询计划和其他被拒绝的查询计划;产生这种结果的原因在于 mongo 会先通过查询分析器,生成多个查询计划(如,查询一条数据的语句,一个查询计划使用索引查询,另一个查询计划使用全表查询),并让其并行运行所有的查询计划; 然后查询优化器会将先返回结果的查询计划作为真正执行的查询计划,并且立刻终止其他的查询计划;

mongo的这种让所有的查询计划一起执行,谁先返回就选中谁的方式虽然看起来并发浪费了资源,但是却保证了每个查询语句的执行计划一定是最优计划;相比较关系型数据库(如Mysql)的查询优化器(先计算每个查询计划的代价,然后再决定用代价最小的查询计划) 要简单很多;

其他

测试时的mongo版本:4.2
如果发现查询条件没有使用索引,可以使用 hint()方法强制使用索引;

db.collection.find({age:12}).hint({age:1}) # 查询age=12,且强制使用age索引

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