Question

我有一组定义了多键索引的文档。但是，对于43K文档，查询的性能相当差。这个查询的〜215ms被认为是差的吗？如果nscanned是43902（等于集合中的文档总数），我是否正确定义了索引？

文件：

{
    "_id": {
        "$oid": "50f7c95b31e4920008dc75dc"
    },
    "bank_accounts": [
        {
            "bank_id": {
                "$oid": "50f7c95a31e4920009b5fc5d"
            },
            "account_id": [
                "ff39089358c1e7bcb880d093e70eafdd",
                "adaec507c755d6e6cf2984a5a897f1e2"
            ]
        }
    ],
    "created_date": "2013,01,17,09,50,19,274089",
}

指数：

{ "bank_accounts.bank_id" : 1 , "bank_accounts.account_id" : 1}

查询：

db.visitor.find({ "bank_accounts.account_id" : "ff39089358c1e7bcb880d093e70eafdd" , "bank_accounts.bank_id" : ObjectId("50f7c95a31e4920009b5fc5d")}).explain()

说明：

{
    "cursor" : "BtreeCursor bank_accounts.bank_id_1_bank_accounts.account_id_1",
    "isMultiKey" : true,
    "n" : 1,
    "nscannedObjects" : 43902,
    "nscanned" : 43902,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 43902,
    "nscannedAllPlans" : 43902,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 213,
    "indexBounds" : {
        "bank_accounts.bank_id" : [
            [
                ObjectId("50f7c95a31e4920009b5fc5d"),
                ObjectId("50f7c95a31e4920009b5fc5d")
            ]
        ],
        "bank_accounts.account_id" : [
            [
                {
                    "$minElement" : 1
                },
                {
                    "$maxElement" : 1
                }
            ]
        ]
    },
    "server" : "Not_Important"
}

Answer 1

我发现有三个因素在起作用。

首先，出于应用目的，请确保$ elemMatch对于此用例不是更合适的查询。 http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/elemMatch/。如果由于多个子文档满足查询而返回错误结果似乎会很糟糕。

其次，我想通过独立查询每个字段值可以解决高nscanned值。 .find（{bank_accounts.bank_id：X}）与.find（{“bank_accounts.account_id”：Y}）。您可能会看到完整查询的nscanned大约等于最大子查询的nscanned。如果索引键被完全作为范围进行评估，则不会出现这种情况，但是......

第三，解释计划的{“bank_accounts.account_id”：[[{“$ minElement”：1}，{“$ maxElement”：1}]]}子句显示没有范围应用于此部分关键。

不确定原因，但我怀疑它与account_id的性质（数组中的子文档中的数组）有关。 200毫秒似乎适合nscan高。

更高效的文档组织可能是对account_id进行非规范化 - ＆gt;子文档中的bank_id关系，以及store：

{"bank_accounts": [
{
 "bank_id": X,
 "account_id: Y,
},
{
 "bank_id": X,
 "account_id: Z,
}
]}

代替： {“银行账户”： [{ “bank_id”：X， “account_id：[Y，Z]， }]}

下面的测试表明，使用此组织，查询优化器可以恢复工作并在两个密钥上施加范围：

> db.accounts.insert({"something": true, "blah": [{ a: "1", b: "2"} ] })
> db.accounts.ensureIndex({"blah.a": 1, "blah.b": 1})
> db.accounts.find({"blah.a": 1, "blah.b": "A RANGE"}).explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor blah.a_1_blah.b_1",
    "isMultiKey" : false,
    "n" : 0,
    "nscannedObjects" : 0,
    "nscanned" : 0,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 0,
    "nscannedAllPlans" : 0,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 0,
    "indexBounds" : {
        "blah.a" : [
            [
                1,
                1
            ]
        ],
        "blah.b" : [
            [
                "A RANGE",
                "A RANGE"
        ]
    ]
    }
}

MongoDB索引无法帮助查询多键索引

1 个答案: