MongoDBクエリパフォーマンスボトルネックを正確に見(jiàn)つけるには、説明（ "ExecutionStats"）を使用します。コアは、TotalDocsexaminedがTotalDocSreturnedよりもはるかに大きいことを確認(rèn)することです。 2. Collscanが表示されると、完全なテーブルスキャンがスキャンされ、インデックスが作成されることを意味します。 3.インデックスをスキャンするドキュメントが多すぎたり、ドキュメントが非常に少ない場(chǎng)合は、{status：1、created：-1}など、コンポジットインデックスを使用する必要があります。 4。50?100msを超えるexecutionTimemillisの場(chǎng)合、インデックスを最適化する必要があります。そうしないと、結(jié)果セットが制限されています。 5.速度を改善するために、クエリがインデックス（indexonly：true）によって上書(shū)きされていることを確認(rèn)します。 6.クエリパフォーマンスを體系的に最適化し、オンラインの安定性を確保するために、複數(shù)の単一フィールドインデックスの組み合わせの代わりに単一の複合インデックスを使用することを優(yōu)先し、インデックスの交差を避け、優(yōu)先順位を與えます。

MongoDBを扱っており、クエリを扱い始めたとき、推測(cè)を止めて測(cè)定を開(kāi)始する時(shí)が來(lái)ました。それがexplain()メソッドが入ってくる場(chǎng)所です。MongoDBが実際にクエリを?qū)g行する方法へのウィンドウであり、インデックス、クエリ構(gòu)造、またはデータモデリングのインデックス、クエリ構(gòu)造、さらにはパフォーマンスを発見(jiàn)することができます。

クエリパフォーマンスを最適化するために、 explain()効果的に使用する方法は次のとおりです。

？基本を理解してください： explain()は何を示しますか？

このように実行します：

 db.collection.find（{status： "Active"}）。説明（ "executionstats"）

これはあなたに與えます：

• executionStats ：最後の実行からの実際のメトリック（最適化のための鍵）。
• queryPlanner ：MongoDBが選択した計(jì)畫(huà)とその理由を示します。
• serverInfo ：mongodbインスタンスに関するメタデータ。

executionStatsに焦點(diǎn)を當(dāng)てる - それはあなたに伝えます：

• いくつのドキュメントがスキャンされたかと返された（ totalDocsExaminedとtotalDocsReturned ）
• インデックスが使用されたかどうか（ IXSCAN vs. COLLSCAN ）
• 実行時(shí)間（ executionTimeMillis ）

？ totalDocsExamined totalDocsReturnedよりもはるかに高い場(chǎng)合、あなたはあまりにも多くの仕事をしている - 最適化する時(shí)間です。

？§説明出力に関する一般的な問(wèn)題をスポットします

これらの赤い旗を探してください：

• COLLSCAN （コレクションスキャン）
  MongoDBは、すべてのドキュメントをスキャンしています - ゆっくりと高価です。
  ?修正：クエリフィールドにインデックスを追加します。

• 高いtotalDocsExamined
  インデックスがあっても、多くのドキュメントをスキャンしている場(chǎng)合、インデックスが十分に選択的ではないか、クエリが広すぎる可能性があります。
  ?修正：複合インデックスを使用するか、より積極的にフィルタリングします。

• nReturned << totalDocsExamined
  インデックス後に多くのデータをフィルタリングしています。
  ?修正：インデックスをよりターゲットにします - 例： { status: 1, createdAt: -1 }だけでなく{ status: 1 } 。

• executionTimeMillis > 50?100ms
  常に悪いわけではありませんが、ロード中の警告サイン。
  ?修正：インデックス戦略を最適化するか、結(jié)果サイズの制限を検討します。

？実際の最適化のためのプロのヒント

• 右のexplain()冗長(zhǎng)性を使用します

  • "queryPlanner" ：初期インデックスチェックに適しています。
  • "executionStats" ：パフォーマンスチューニングに最適です（この90％の時(shí)間を使用してください）。
  • "allPlansExecution" ：複數(shù)の潛在的な計(jì)畫(huà)を持つ複雑なクエリの場(chǎng)合、カットをしなかったものを示しています。

• 現(xiàn)実的なデータでテストします
  テストデータが小さい場(chǎng)合は、説明計(jì)畫(huà)が噓をつく可能性があります。生産のようなデータボリュームで常にexplain()を?qū)g行してください。

• 対象クエリを確認(rèn)してください
  クエリとプロジェクション內(nèi)のすべてのフィールドがインデックス內(nèi)にある場(chǎng)合、MongoDBはインデックスから完全にクエリを満たすことができます（ indexOnly: true ）。スピードのための大きな勝利。

  例：

   db.orders.find（{status： "shippid"}、{orderid：1、status：1}）。説明（ "executionstats"）

  statusがインデックス化されており、 orderIdとstatusのみを投影し、両方がインデックス（ブーム、カバークエリ）にある場(chǎng)合。

• インデックスの交差點(diǎn)に注意してください
  MongoDBは、1つの複合インデックスを使用する代わりに、2つのインデックスを組み合わせることがあります。動(dòng)作しますが、最適化された単一のインデックスよりも遅いです。

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?最適化する前にクイックチェックリスト

• []クエリフィールドにインデックスはありますか？
• []インデックスは使用されていますか（ stage: "IXSCAN" ）？
• []あなたはあなたが返すよりも多くのドキュメントをスキャンしていますか？
• []複合指數(shù)はこれをより速くすることができますか？
• []はインデックスでカバーされていますか？
• []大規(guī)模なスキャンの後に並べ替えまたは制限していますか？

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explain()で最適化することは魔法ではありません。それは単なるスマートなデバッグです。出力の読み方がわかったら、生産にヒットする前に遅いクエリを見(jiàn)つけます。そして、それがあなたのMongoDBアプリを迅速に、スケーラブルで、予測(cè)可能に保つ方法です。

基本的に、 explain("executionStats")定期的に使用していない場(chǎng)合は、盲目に飛んでいます。今日から始めてください - それは複雑ではなく、見(jiàn)落とされがちです。

以上がMongoDBクエリのパフォーマンスを説明する計(jì)畫(huà)分析で最適化しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。