产品中心
前面的话
本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析
概述
创建索引可以加快索引相关的查询，但是会增加磁盘空间的消耗，降低写入性能。这时，就需要评判当前索引的构建情况是否合理。有4种方法可以使用
1、mongostat工具
2、profile集合介绍
3、日志
4、explain分析
mongostat
mongostat是mongodb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，首先就要考虑采用mongostat来查看mongo的状态
mongostat是查看mongodb运行状态的程序，使用方式如下
mongostat -h ip:port
【字段说明】
profilemongodb可以通过profile来监控数据，进行优化
【级别】
首先，要查看当前是否开启profile功能
使用下面的命令会返回level等级，值为0|1|2，0代表关闭，即不记录任何操作；1代表记录慢命令(默认值为100ms)，即记录运行时间超过100ms的操作；2代表全部，即记录任何操作
日志在配置日志文件时，可以使用verbose参数来配置日志详细程度，参数值从’v’到’vvvvv’，’v’越多，详细度越高
日志会记录mongodb的运行状态，包括连接时间、当前正在进行的操作等
explainMongoDB 提供了一个 explain 命令让我们获知系统如何处理查询请求。利用 explain 命令，可以很好地观察系统如何使用索引来加快检索，同时可以针对性优化索引
explain有三种模式，分别是：queryPlanner、executionStats、allPlansExecution。现实开发中，常用的是executionStats模式
首先，插入10万条数据
1、执行时间executionTimeMillis值越小越好
2、条目数量
最理想的状态是： nReturned=totalKeysExamined=totalDocsExamined
3、stage类型
stage的类型列举如下：
COLLSCAN：全表扫描IXSCAN：索引扫描FETCH：根据索引去检索指定documentSHARD_MERGE：将各个分片返回数据进行mergeSORT：表明在内存中进行了排序LIMIT：使用limit限制返回数SKIP：使用skip进行跳过IDHACK：针对_id进行查询SHARDING_FILTER：通过mongos对分片数据进行查询COUNT：利用db.coll.explain().count()之类进行count运算COUNTSCAN：count不使用Index进行count时的stage返回COUNT_SCAN：count使用了Index进行count时的stage返回SUBPLA：未使用到索引的$or查询的stage返回TEXT：使用全文索引进行查询时候的stage返回PROJECTION：限定返回字段时候stage的返回
不希望看到包含如下的stage：
COLLSCAN(全表扫描)SORT(使用sort但是无index)不合理的SKIPSUBPLA(未用到index的$or)COUNTSCAN(不使用index进行count)
以上这篇基于MongoDB数据库索引构建情况全面分析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
