MongoDBのクエリまたはインデックスを最適化する

Question

私は非常に普通のMongoDBクエリを実行していますが、実際には複雑で特別なものは何もありません。

この特定のクエリのインデックスを提供しました。explain()も使用されていますが、そのたびにコレクションのフルスキャンを行い、Webページ全体を1秒以上遅くします。

クエリ：

db.tog_artikel.find({"art_filter":{"$exists":false},"$where":"this._id == this.art_hauptartikelnr"}) 

を説明：

> db.tog_artikel.find({"art_filter":{"$exists":false},"$where":"this._id == this.art_hauptartikelnr"}).explain() 
{ 
    "cursor" : "BtreeCursor art_filter_1_art_hauptartikelnr_1", 
    "nscanned" : 21306, 
    "nscannedObjects" : 21306, 
    "n" : 21306, 
    "millis" : 1180, 
    "nYields" : 0, 
    "nChunkSkips" : 0, 
    "isMultiKey" : false, 
    "indexOnly" : false, 
    "indexBounds" : { 
     "art_filter" : [ 
      [ 
       null, 
       null 
      ] 
     ], 
     "art_hauptartikelnr" : [ 
      [ 
       { 
        "$minElement" : 1 
       }, 
       { 
        "$maxElement" : 1 
       } 
      ] 
     ] 
    } 
} 

ランキング：

{ 
    "v": 1, 
    "key": { 
    "art_filter": 1, 
    "art_hauptartikelnr": 1 
    }, 
    "ns": "togshop.tog_artikel", 
    "background": true, 
    "name": "art_filter_1_art_hauptartikelnr_1" 
} 

フルコレクションがするたびにスキャンされ、なぜ？ isMultiKeyがなぜfalseで、なぜこのクエリ/インデックスを最適化できますか？

環境がスタンドアロンサーバーであるフルコレクションがするたびにスキャンされ、なぜ、MongoDBの2.0.1、64ビットLinuxは、PHP-モンゴ/ wのPHPから1.2.6

Answer 1

にアクセスしましたか？

これはありません。インデックスを通過している：

"cursor" : "BtreeCursor art_filter_1_art_hauptartikelnr_1", 

これは、インデックス「art_filter_1_art_hauptartikelnr_1は」$は条件が存在する満たすために使用されることを意味します。

フィルタがあまり選択的でない場合（つまり、それを満たすレコードが多数ある場合）、クエリにはまだ多くの時間がかかります。

はなぜ

何のマルチキーインデックスが使用されなかったので、それが偽の偽isMultiKeyです。マルチキーインデックスは、配列を値として持つフィールドを含むインデックスです。複合インデックス（つまり、複数のフィールドを持つ）とは何の関係もありません。

$where":"this._id == this.art_hauptartikelnr" 

あなたの第2の条件は、Javascriptの式であり、（クエリアナライザは、あなたが何をしているかを理解していないので）インデックスは、ここで使用することはできません。 それがあっても、_idも含むインデックスが必要になります。

どのようにこのクエリ/インデックスを最適化できますか？

データを正規化して、値がtrueまたはfalseの新しいフィールド「idIsHauptArtikelNr」を持つようにします。 （art_filter、idIsHauptArtikelNr）にインデックスを作成し、とあなたのクエリを置き換える

{ art_filter :{ $exists :false}, idIsHauptArtikelNr : true } 

私はそれに追加します