Question

假设我有100M个记录（包含user_unique_id，transaction_id和其他一些字段），其中包含user_unique_id和transaction_id，其中{{1}我属于我（user_unique_id作为我的user_unique_id的记录），现在我想编写一个查询，在输入数组中我有一些100（90）和transaction_id's是不存在，现在我的工作是取这10个。

现在，为了执行此查询，我可以做的是

处理。首先，我将使用user_unique_id索引在100M记录中搜索我的100个文档。因此，扫描的文档将仅等于100。然后我可以使用10查看该元素是否存在于我的90条记录中，如果没有，那么我将返回该记录。

流程b 。首先，我将使用$arrayElemAt来查找我的90条记录中是否存在该记录，如果不存在，那么我将搜索100M记录。

现在，如果我将执行$arrayElemAt，那么Process b索引是否会被利用，因为对于我们必须查看的每个文档transaction_id，所以我认为扫描的文档将是100M。< / p>

任何人都可以告诉我这两个步骤确保我将首先使用$arrayElemAt搜索我的100条记录，然后使用user_unique_id查看文档是否存在？因为当MongoDB本身执行query-optimization时，将如何做出最终决定？

第1步

$arrayElemAt

第2步

db.transactions.aggregate([
    {
        $match: {
            $and: [
                { /* Search In 100M record using user_unique_id */},
                { /* USe $arrayElemAt to look if that  record is present or not */},
            ]
        }
    }
]);

db.transactions.aggregate([ { $match: { { /* Search In 100M record using user_unique_id */}, } }, { $match: { { /* USe $arrayElemAt to look if that record is present or not */}, } } ]);出现在交易中。

Indexes

Answer 1

根据您的信息，MongoDB应以同样的方式处理这两个查询（Step1和Step2）。

我认为MongoDB会使用user_unique_id_1索引，因为它会更小（所以会更快）。

MongoDB首先按user_unique_id字段选择文档，然后检查其他条件。

MongoDB非常聪明，可以为查询执行选择最佳（最有效/最快）的计划，因此winning plan有时可能会根据集合和查询的详细信息而有所不同。

如果您想查看查询的winningPlan，请在{ explain: true }查询中添加aggregation选项。

示例：

db.transactions.aggregate([...], {explain: true});

查看explain documentation页面。

确保MongoDB聚合中的查询顺序？

1 个答案: