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MongoDB の実行計画 explain() を読んでみる

explain() の使い方

> db.users.find({ name: "yulii" }).explain()
{
     "cursor" : "BasicCursor",
     "nscanned" : 79349,
     "nscannedObjects" : 79349,
     "n" : 1,
     "scanAndOrder" : true,
     "millis" : 500,
     "nYields" : 0,
     "nChunkSkips" : 0,
     "isMultiKey" : false,
     "indexOnly" : false,
     "indexBounds" : {

     }
}

explain() フィールドの意味

  • cursor : ドキュメントの捜査方法 - インデックス利用時は “BtreeCursor” と表記
  • nscanned : ドキュメントの読み取り数 - nscanned » n であればパフォーマンスが悪い
  • n : クエリ実行結果のドキュメント数
  • millis : クエリ実行時間 (ms)

インデックスでパフォーマンス改善

> db.users.getIndexes();
[
     {
          "v" : 1,
          "key" : {
               "_id" : 1
          },
          "ns" : "document.users",
          "name" : "_id_"
     }
]
> db.users.ensureIndex({ name: 1 }, { background: true });
> db.users.getIndexes();
[
     {
          "v" : 1,
          "key" : {
               "_id" : 1
          },
          "ns" : "document.users",
          "name" : "_id_"
     },
     {
          "v" : 1,
          "key" : {
               "name" : 1
          },
          "ns" : "document.users",
          "name" : "name_1",
          "background" : true
     }
]

ensureIndex() の第1引数の意味

  • { field: 1 } : field の昇順インデックス
  • { field: -1 } : field の降順インデックス

第2引数で { background: true } を指定すると、DBがロックされない。特別な理由がなければ付けておく。

> db.users.find({ name: "yulii" }).explain()
{
     "cursor" : "BtreeCursor name_1",
     "nscanned" : 1,
     "nscannedObjects" : 1,
     "n" : 1,
     "scanAndOrder" : true,
     "millis" : 13,
     "nYields" : 0,
     "nChunkSkips" : 0,
     "isMultiKey" : false,
     "indexOnly" : false,
     "indexBounds" : {
          "name" : [
               [
                    "yulii",
                    "yulii"
               ]
          ]
     }
}

ちなみに、クエリ結果のデータが少ない場合 (4MB以下) ならインデックスなしで sort() が使えるが、 limit() と sort() を一緒に使うのが良いらしい。