MongoDB collection.explain() 方法

Mongodb 是一个流行的 NoSQL 数据库，它提供了许多方法来优化查询和操作。其中一个非常有用的方法是 explain()，它可以分析查询执行的详细信息，包括使用的索引、扫描的文档数等等。这对于调试查询性能和优化查询是非常有用的。

语法

explain() 方法的语法非常简单，只需要将要解释的查询作为参数传递给它即可：

db.collection.find(query).explain()

使用场景

explain() 方法通常用于查询性能优化。它可以提供有关查询执行的详细信息，以帮助您决定如何更好地编写查询和创建索引。您可以使用它来查看哪个索引正在使用、扫描了多少个文档以及是否使用了覆盖索引等等。

示例

假设我们有一个名为 users 的集合，其中包含以下文档：

{ "name": "Alice", "age": 25, "location": "New York" }
{ "name": "Bob", "age": 30, "location": "Los Angeles" }
{ "name": "Charlie", "age": 35, "location": "Chicago" }

我们现在想查找年龄为 30 岁的用户，查询语句如下：

db.users.find({ age: 30 })

使用explain()方法来查看查询执行的详细信息，查询语句如下：

db.users.find({ age: 30 }).explain()

查询执行的结果可能如下：

{
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 1,
        "namespace" : "test.users",
        "indexFilterSet" : false,
        "parsedQuery" : {
            "age" : {
                "$eq" : 30
            }
        },
        "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : {
                "age" : {
                    "$eq" : 30
                }
            },
            "direction" : "forward"
        },
        "rejectedPlans" : [ ]
    },
    "serverInfo" : {
        "host" : "hostname",
        "port" : 27017,
        "version" : "4.0.10",
        "gitVersion" : "some-git-version"
    },
    "ok" : 1
}

从输出中，我们可以看到这个查询使用了 COLLSCAN 阶段，即全集合扫描，没有使用索引。这意味着查询效率很低，我们需要创建索引来优化查询性能。

结论

explain() 方法是 Mongodb 中非常有用的查询性能优化工具。它可以提供有关查询执行的详细信息，帮助您调试和优化查询。在查询性能出现问题时，使用 explain() 方法来分析查询执行可以让您更快地找到问题所在，并采取相应的优化措施。