MongoDB cursor.explain() 方法

Mongodb 中的 cursor.explain() 方法是用于解释查询计划的工具，可以帮助开发者查看 MongoDB 数据库如何执行查询操作，从而优化查询性能。

语法

cursor.explain() 方法可以在 Mongodb 的聚合管道、find、findOne 等查询操作后调用，语法如下：

db.collection.find().explain()

使用场景

使用 cursor.explain() 方法可以帮助开发者分析查询的性能问题，通过查看查询计划、索引使用情况、扫描文档数等信息，找到潜在的性能瓶颈并进行优化。

示例

假设我们有一个名为 users 的集合，其中包含以下文档：

{ "_id" : ObjectId("6156f5a5c5e6d5e6f5d6a852"), "name" : "Alice", "age" : 28 }
{ "_id" : ObjectId("6156f5b5c5e6d5e6f5d6a853"), "name" : "Bob", "age" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("6156f5c5c5e6d5e6f5d6a854"), "name" : "Charlie", "age" : 42 }

我们可以使用 cursor.explain() 方法查看查询计划：

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

执行上述命令后，我们可以得到以下查询计划：

{
  "queryPlanner": {
    "plannerVersion": 1,
    "namespace": "test.users",
    "indexFilterSet": false,
    "parsedQuery": {
      "age": {
        "$gt": 30
      }
    },
    "winningPlan": {
      "stage": "COLLSCAN",
      "filter": {
        "age": {
          "$gt": 30
        }
      },
      "direction": "forward"
    },
    "rejectedPlans": []
  },
  "serverInfo": {
    "host": "localhost",
    "port": 27017,
    "version": "4.4.5",
    "gitVersion": "ff5cb77101b052fa02da43b8538093486cf9b3f7"
  },
  "ok": 1
}

可以看到，MongoDB 使用了一个 COLLSCAN（全集合扫描）的方式来执行查询操作，并且没有使用索引进行优化，这可能导致查询性能问题。我们可以通过创建适当的索引来优化查询性能。

结论

cursor.explain() 方法可以帮助开发者深入了解 MongoDB 的查询执行过程，通过查看查询计划、索引使用情况等信息来发现性能问题，并进行相应的优化。