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MongoDB インデックスのベスト プラクティス

步履不停
リリース： 2019-06-24 17:36:15
オリジナル
3444 人が閲覧しました

MongoDB インデックスのベスト プラクティス

まえがき

ほとんどの開発者は、インデックス作成の方が高速であることを知っています。しかし、実際のプロセスでは、次のような疑問や困難に遭遇することがよくあります:

  • クエリを実行するフィールドにはさまざまなケースがあります。クエリに含まれるすべてのフィールドにインデックスを付ける必要がありますか?
  • 複合インデックスと単一フィールドのどちらを選択するか?両方を追加するか、それぞれに単一フィールドを追加する方がよいでしょうか?
  • インデックスを追加すると副作用はありますか?
  • インデックスは追加されましたが、まだ速度が十分ではありませんか?何をするか？

この記事では、インデックス作成の基本知識を説明し、上記の質問に答えます。

1. インデックスとは正確には何ですか?

インデックスを扱うほとんどの開発者は、インデックスが本のカタログに似ていることをおそらく知っています。必要なコンテンツを見つけ、カタログから適切なキーワードを見つけて、対応するページ番号を見つける必要があります。の章を参照して、具体的な内容を見つけてください。
データ構造において、最も単純なインデックスの実装はハッシュマップに似ており、キーワード キーを介して特定の場所にマップされ、特定のコンテンツが検索されます。ただし、ハッシュ化以外にも、インデックス付けを実装する方法はたくさんあります。

(1)index

hash / b-tree / b-treeの複数の実装方法と特徴 redis HSET / MongoDB&PostgreSQL / MySQL

ハッシュマップ

MongoDB インデックスのベスト プラクティス

##B ツリーと B ツリーの違いを図で参照してください:

MongoDB インデックスのベスト プラクティス

    b ツリーの葉にはデータが保存され、葉以外の葉にはインデックスが保存されます。データは保存されず、葉の間にリンクがあります。
  • b ツリーの葉以外の葉にはデータを保存できます
アルゴリズム検索の複雑さ:

    ハッシュは O(1)
  • b ツリーに近い O(1)~ O(Log(n)) より速い平均検索時間、不安定なクエリ時間
  • b ツリー O(Log(n)) 連続データ、クエリの安定性
MongoDB の実装が b ではなく b-tree を選択する理由については -木？

これについて説明する記事はインターネット上にたくさんありますが、この記事の焦点では​​ありません。

(2) データとインデックスの格納

インデックスは可能な限りメモリ上に格納し、その後にデータを格納します。 MongoDB インデックスのベスト プラクティス必要なインデックスのみを保持し、メモリをできるだけ賢く使用するように注意してください。
インデックス メモリがいっぱいになると、ディスクの読み取りが容易になり、速度が遅くなります。

(3) インデックスの実装と保存原理を知った上での感想

insert/update/delete でリバランスツリーがトリガーされるため、データの追加、削除、変更を行うとインデックスがトリガーされます変更するとパフォーマンスが失われます。インデックスは多いほど良いです。この場合、どのフィールドをインデックスとして選択すればよいでしょうか?クエリでこれらの条件が使用されている場合はどうすればよいですか?

最も単純なハッシュマップを例に挙げます。複雑度が O(1) ではなく、いわゆる O(1) に近いのはなぜですか。キーの競合/重複があるため、DB がキーを検索するときに、キーが競合しているデータが大量にある場合は、順番に検索を続ける必要があります。キー選択を調べる B ツリーにも同じことが当てはまります。
したがって、ほとんどの開発者がよく犯す間違いは、区別のないキーにインデックスを付けることです。例: 多くのコレクションには、数十万以上のタイプ/ステータス ドキュメントの集中カテゴリのみが含まれており、通常、この種のインデックスは役に立ちません。

2. 複合インデックス

(1) 複合インデックスは多ければ多いほど良いです

これ以上冗長なインデックスを構築したくない場合、開発チームは複合インデックスを選択します。 & 単一フィールド。非常に混乱することがあります。 典型的な遭遇シナリオに基づいていくつかの実験を行ってみましょう:

ここでローンのコレクションが作成されます。データが 100 個のみになるように簡略化されています。これは、_id、userId、status (ローン ステータス)、amount (金額) を含むローン テーブルです。

db.loans.count()100

db.loans.find({ "userId" : "59e022d33f239800129c61c7", "status" : "repayed", }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "$and" : [
   {
     "status" : {
       "$eq" : "repayed"
     }
   },
   {
     "userId" : {
       "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
     }
   }
 ]
},
"queryHash" : "15D5A9A1",
"planCacheKey" : "15D5A9A1",
"winningPlan" : {
 "stage" : "COLLSCAN",
 "filter" : {
   "$and" : [
     {
       "status" : {
         "$eq" : "repayed"
       }
     },
     {
       "userId" : {
         "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
       }
     }
   ]
 },
 "direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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注上記の COLLSCAN はインデックスがないため、テーブル全体をスキャンします。次に、いくつかのインデックスをそれぞれ作成します。


ステップ 1 まず、{userId:1, status:1}

db.loans.createIndex({userId:1, status:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
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db.loans.find({ "userId" : "59e022d33f239800129c61c7", "status" : "repayed", }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "$and" : [
   {
     "status" : {
       "$eq" : "repayed"
     }
   },
   {
     "userId" : {
       "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
     }
   }
 ]
},
"queryHash" : "15D5A9A1",
"planCacheKey" : "BB87F2BA",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "userId" : 1,
     "status" : 1
   },
   "indexName" : "userId_1_status_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "userId" : [ ],
     "status" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "userId" : [
       "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
     ],
     "status" : [
       "["repayed", "repayed"]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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を作成します。 結果: {userId:1, status:1} が優勝プランとしてヒットします。

#ステップ 2: 一般的なインデックス userId を作成します。

db.loans.createIndex({userId:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
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db.loans.find({ "userId" : "59e022d33f239800129c61c7", "status" : "repayed", }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "$and" : [
   {
     "status" : {
       "$eq" : "repayed"
     }
   },
   {
     "userId" : {
       "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
     }
   }
 ]
},
"queryHash" : "15D5A9A1",
"planCacheKey" : "1B1A4861",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "userId" : 1,
     "status" : 1
   },
   "indexName" : "userId_1_status_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "userId" : [ ],
     "status" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "userId" : [
       "[\"59e022d33f239800129c61c7\", \"59e022d33f239800129c61c7\"]"
     ],
     "status" : [
       "[\"repayed\", \"repayed\"]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [
 {
   "stage" : "FETCH",
   "filter" : {
     "status" : {
       "$eq" : "repayed"
     }
   },
   "inputStage" : {
     "stage" : "IXSCAN",
     "keyPattern" : {
       "userId" : 1
     },
     "indexName" : "userId_1",
     "isMultiKey" : false,
     "multiKeyPaths" : {
       "userId" : [ ]
     },
     "isUnique" : false,
     "isSparse" : false,
     "isPartial" : false,
     "indexVersion" : 2,
     "direction" : "forward",
     "indexBounds" : {
       "userId" : [
         "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
       ]
     }
   }
 }
]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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DB は、より適切な実行プランとして {userId:1, status:1} を検出することに注意してください。

db.loans.find({ "userId" : "59e022d33f239800129c61c7" }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "userId" : {
   "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
 }
},
"queryHash" : "B1777DBA",
"planCacheKey" : "1F09D68E",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "userId" : 1
   },
   "indexName" : "userId_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "userId" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "userId" : [
       "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [
 {
   "stage" : "FETCH",
   "inputStage" : {
     "stage" : "IXSCAN",
     "keyPattern" : {
       "userId" : 1,
       "status" : 1
     },
     "indexName" : "userId_1_status_1",
     "isMultiKey" : false,
     "multiKeyPaths" : {
       "userId" : [ ],
       "status" : [ ]
     },
     "isUnique" : false,
     "isSparse" : false,
     "isPartial" : false,
     "indexVersion" : 2,
     "direction" : "forward",
     "indexBounds" : {
       "userId" : [
         "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
       ],
       "status" : [
         "[MinKey, MaxKey]"
       ]
     }
   }
 }
]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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DB が {userId:1} をより適切な実行プランとして検出していることに注目してください。ええと、予想どおりです。

db.loans.find({ "status" : "repayed" }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "status" : {
   "$eq" : "repayed"
 }
},
"queryHash" : "E6304EB6",
"planCacheKey" : "7A94191B",
"winningPlan" : {
 "stage" : "COLLSCAN",
 "filter" : {
   "status" : {
     "$eq" : "repayed"
   }
 },
 "direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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興味深い部分: ステータスはインデックスにヒットしません。フル テーブル スキャン次のステップ、並べ替えを追加します:

db.loans.find({ "userId" : "59e022d33f239800129c61c7" }).sort({status:1}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "userId" : {
   "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
 }
},
"queryHash" : "F5ABB1AA",
"planCacheKey" : "764CBAA8",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "userId" : 1,
     "status" : 1
   },
   "indexName" : "userId_1_status_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "userId" : [ ],
     "status" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "userId" : [
       "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
     ],
     "status" : [
       "[MinKey, MaxKey]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [
 {
   "stage" : "SORT",
   "sortPattern" : {
     "status" : 1
   },
   "inputStage" : {
     "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
     "inputStage" : {
       "stage" : "FETCH",
       "inputStage" : {
         "stage" : "IXSCAN",
         "keyPattern" : {
           "userId" : 1
         },
         "indexName" : "userId_1",
         "isMultiKey" : false,
         "multiKeyPaths" : {
           "userId" : [ ]
         },
         "isUnique" : false,
         "isSparse" : false,
         "isPartial" : false,
         "indexVersion" : 2,
         "direction" : "forward",
         "indexBounds" : {
           "userId" : [
             "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
           ]
         }
       }
     }
   }
 }
]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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(2) その他の試み

興味深い部分: ステータスがインデックスにヒットしません 

db.loans.find({ "status" : "repayed","userId" : "59e022d33f239800129c61c7", }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "$and" : [
   {
     "status" : {
       "$eq" : "repayed"
     }
   },
   {
     "userId" : {
       "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
     }
   }
 ]
},
"queryHash" : "15D5A9A1",
"planCacheKey" : "1B1A4861",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "userId" : 1,
     "status" : 1
   },
   "indexName" : "userId_1_status_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "userId" : [ ],
     "status" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "userId" : [
       "[\"59e022d33f239800129c61c7\", \"59e022d33f239800129c61c7\"]"
     ],
     "status" : [
       "[\"repayed\", \"repayed\"]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [
 {
   "stage" : "FETCH",
   "filter" : {
     "status" : {
       "$eq" : "repayed"
     }
   },
   "inputStage" : {
     "stage" : "IXSCAN",
     "keyPattern" : {
       "userId" : 1
     },
     "indexName" : "userId_1",
     "isMultiKey" : false,
     "multiKeyPaths" : {
       "userId" : [ ]
     },
     "isUnique" : false,
     "isSparse" : false,
     "isPartial" : false,
     "indexVersion" : 2,
     "direction" : "forward",
     "indexBounds" : {
       "userId" : [
         "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
       ]
     }
   }
 }
]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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推測したように、ヒット インデックスはクエリの各フィールドの順序とは関係ありません。


興味深い部分に戻ります。インデックス {userId:1}

db.loans.dropIndex({"userId":1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }

db.loans.find({"userId" : "59e022d33f239800129c61c7", }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "userId" : {
   "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
 }
},
"queryHash" : "B1777DBA",
"planCacheKey" : "5776AB9C",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "userId" : 1,
     "status" : 1
   },
   "indexName" : "userId_1_status_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "userId" : [ ],
     "status" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "userId" : [
       "["59e022d33f239800129c61c7", "59e022d33f239800129c61c7"]"
     ],
     "status" : [
       "[MinKey, MaxKey]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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DB 実行アナライザーは、インデックス {userId:1, status:1} が削除できると考えます。より良いですが、複合インデックスがヒットしません。これは、ステータスが主要なフィールドではないためです。 

db.loans.find({ "status" : "repayed" }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "status" : {
   "$eq" : "repayed"
 }
},
"queryHash" : "E6304EB6",
"planCacheKey" : "7A94191B",
"winningPlan" : {
 "stage" : "COLLSCAN",
 "filter" : {
   "status" : {
     "$eq" : "repayed"
   }
 },
 "direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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もう一度並べ替え角度を変更し、前のクエリと並べ替えと交換します。前のクエリは: 

db.loans.find({userId:1}).sort({ "status" : "repayed" })
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違いがわかりますか? 

db.loans.find({ "status" : "repayed" }).sort({userId:1}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "status" : {
   "$eq" : "repayed"
 }
},
"queryHash" : "56EA6313",
"planCacheKey" : "2CFCDA7F",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "filter" : {
   "status" : {
     "$eq" : "repayed"
   }
 },
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "userId" : 1,
     "status" : 1
   },
   "indexName" : "userId_1_status_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "userId" : [ ],
     "status" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "userId" : [
       "[MinKey, MaxKey]"
     ],
     "status" : [
       "[MinKey, MaxKey]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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ご想像のとおり、インデックスにヒットします。

もう一度プレイして、主要なフィールドテストを確認してみましょう: 

db.loans.dropIndex("userId_1_status_1")
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
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db.loans.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
 "id" : 1
},
"name" : "id_",
"ns" : "cashLoan.loans"
}
]
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db.loans.createIndex({status:1, userId:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
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db.loans.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
 "id" : 1
},
"name" : "id_",
"ns" : "cashLoan.loans"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
 "status" : 1,
 "userId" : 1
},
"name" : "status_1_userId_1",
"ns" : "cashLoan.loans"
}
]
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db.loans.find({ "status" : "repayed" }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "status" : {
   "$eq" : "repayed"
 }
},
"queryHash" : "E6304EB6",
"planCacheKey" : "7A94191B",
"winningPlan" : {
 "stage" : "FETCH",
 "inputStage" : {
   "stage" : "IXSCAN",
   "keyPattern" : {
     "status" : 1,
     "userId" : 1
   },
   "indexName" : "status_1_userId_1",
   "isMultiKey" : false,
   "multiKeyPaths" : {
     "status" : [ ],
     "userId" : [ ]
   },
   "isUnique" : false,
   "isSparse" : false,
   "isPartial" : false,
   "indexVersion" : 2,
   "direction" : "forward",
   "indexBounds" : {
     "status" : [
       "["repayed", "repayed"]"
     ],
     "userId" : [
       "[MinKey, MaxKey]"
     ]
   }
 }
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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db.loans.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
 "id" : 1
},
"name" : "id_",
"ns" : "cashLoan.loans"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
 "status" : 1,
 "userId" : 1
},
"name" : "status_1_userId_1",
"ns" : "cashLoan.loans"
}
]
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db.loans.find({"userId" : "59e022d33f239800129c61c7", }).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "cashLoan.loans",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
 "userId" : {
   "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
 }
},
"queryHash" : "B1777DBA",
"planCacheKey" : "5776AB9C",
"winningPlan" : {
 "stage" : "COLLSCAN",
 "filter" : {
   "userId" : {
     "$eq" : "59e022d33f239800129c61c7"
   }
 },
 "direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "RMBAP",
"port" : 27017,
"version" : "4.1.11",
"gitVersion" : "1b8a9f5dc5c3314042b55e7415a2a25045b32a94"
},
"ok" : 1
}
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看完这个试验，明白了 {userId:1, status:1} vs {status:1,userId:1} 的差别了吗？

PS：这个case 里面其实status 区分度不高，这里只是作为实例展示。

三、总结：

  • 注意使用上、使用频率上、区分高的/常用的在前面；
  • 如果需要减少索引以节省memory/提高修改数据的性能的话，可以保留区分度高，常用的，去除区分度不高，不常用的索引。
  • 学会用explain（）验证分析性能：

DB 一般都有执行器优化的分析，MySQL & MongoDB 都是 用explain 来做分析。
语法上MySQL :

explain your_sql

MongoDB:

yoursql.explain()

总结典型：理想的查询是结合explain 的指标，他们通常是多个的混合:

  • IXSCAN  : 索引命中；
  • Limit  : 带limit；
  • Projection :  相当于非 select * ；
  • Docs Size less is better  ；
  • Docs Examined less is better ；
  • nReturned=totalDocsExamined=totalKeysExamined ；
  • SORT in index ：sort 也是命中索引，否则，需要拿到数据后，再执行一遍排序；
  • Limit Array elements ： 限定数组返回的条数，数组也不应该太多数据，否则schema 设计不合理。

彩蛋

文末，还有最开头1个问题没回答：如果我的索引改加的都加了，还不够快,怎么办？
留个悬念，之后再写一篇。

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