本文主要介绍MongoDB的查询分析explain和hint。

MongoDB的查询分析

在MongoDB中，"explain"和"hint"是两个用于查询优化和分析的关键指令。

explain

在MongoDB中，explain()是一个用于查询分析的方法。它可以返回查询的执行计划和统计信息，帮助开发者了解查询的性能瓶颈和优化潜力。

使用explain()方法时，需要在查询操作后调用它，并将其作为方法的参数。以下是一个详细的示例：

假设我们有一个名为users的集合，其中包含了许多用户文档。我们希望查询所有年龄大于20岁的用户。

db.users.find({ age: { $gt: 20 } }).explain()

上述查询会返回一个包含了执行计划和统计信息的文档。

执行计划文档的一些重要字段包括：

• queryPlanner: 这个字段提供了查询规划器选择的执行计划的信息。
• executionStats: 这个字段包含了查询的详细执行统计信息，如查询时间、扫描的文档数、扫描的索引等。
• winningPlan: 这个字段是查询规划器选择的执行计划。
• rejectedPlans: 这个字段是查询规划器拒绝的其他执行计划。

以下是explain()方法返回的执行计划文档的一个示例：

{
  "queryPlanner": {
    "plannerVersion": 1,
    "namespace": "test.users",
    "indexFilterSet": false,
    "parsedQuery": { "age": { "$gt": 20 } },
    "winningPlan": {
      "stage": "COLLSCAN",
      "filter": { "age": { "$gt": 20 } },
      "direction": "forward"
    },
    "rejectedPlans": []
  },
  "executionStats": {
    "executionSuccess": true,
    "nReturned": 23,
    "executionTimeMillis": 0,
    // 其他统计信息...
  },
  // 其他字段...
}

通过分析执行计划文档，你可以了解查询是如何执行的，并判断是否需要优化查询条件或索引。

这段MongoDB的explain()方法返回的执行计划文档提供了有关查询的详细信息，包括查询的索引使用情况、查询计划、执行统计等。

• queryPlanner字段提供了查询的计划器信息。
• plannerVersion字段表示使用的查询计划器版本。
• namespace字段指示查询所在的命名空间。
• indexFilterSet字段表示查询是否使用了索引过滤器。
• parsedQuery字段表示查询的解析后的查询条件。
• winningPlan字段表示查询优化器选择的最佳查询计划。

在这个例子中，COLLSCAN表示选择了全表扫描的方式进行查询，filter字段表示查询的过滤条件，direction字段表示查询的扫描方向。rejectedPlans字段表示查询优化器所拒绝的其他查询计划。

• executionStats字段提供了查询的执行统计信息。
• executionSuccess字段表示查询是否成功执行。
• nReturned字段表示查询返回的文档数量。
• executionTimeMillis字段表示查询的执行时间（以毫秒为单位）。

其他统计信息可能包括扫描的文档数量、索引使用情况等。

这些信息对于分析查询性能和优化查询非常有用。

总结来说，explain()方法是MongoDB中的一个强大工具，用于分析查询的执行计划和性能。通过阅读和理解执行计划文档，可以优化查询并提高数据库的性能。

hint

在MongoDB中，hint()是一个查询方法，它用于强制数据库使用特定的索引来执行查询操作。它可以帮助优化查询性能，并且可以在某些特殊情况下使用。

hint()方法接受一个参数，该参数是指定要使用的索引的名称或索引键。在执行查询之前，MongoDB会检查指定的索引是否存在，并尝试使用该索引来处理查询。如果指定的索引不存在，或者无法使用指定的索引，那么MongoDB将忽略hint()。

下面是一个具体示例，演示如何使用hint()方法来指定查询使用的索引：

假设我们有以下的集合 “employees”，其中包含员工的姓名和邮箱：

> db.employees.insertMany([
  {name: "John", email: "john@example.com"},
  {name: "Jane", email: "jane@example.com"},
  {name: "David", email: "david@example.com"}
])

现在，我们希望使用索引来查询邮箱为 “john@example.com” 的员工。假设我们已经在 “email” 字段上创建了一个名为 “email_index” 的索引。我们可以使用hint()方法来强制使用 “email_index” 索引，如下所示：

> db.employees.find({email: "john@example.com"}).hint("email_index")

在上面的示例中，我们通过传入 “email_index” 参数来指定查询使用 “email_index” 索引。这将强制MongoDB使用该索引来执行查询操作，即使MongoDB可能会选择其他索引或使用全表扫描。

请注意，使用hint()方法可能会导致查询性能下降，特别是如果指定的索引不适用于查询或索引本身存在问题。因此，在使用hint()方法之前，请确保您了解数据库中可用的索引，并且确定使用指定的索引将带来性能改进。

"explain"和"hint"是MongoDB中两个非常有用的查询分析工具。通过使用explain，可以了解查询的执行计划和性能瓶颈，通过使用hint，可以直接控制查询使用的索引。这两个工具可以帮助开发者优化查询，并提高数据库的性能。