我正在运行许多这样类型的查询：
db.mycollection.find({a:{$gt:10,$lt:100}, b:4}).sort({c:-1, a:-1})
{a:1, b:1}和{c:-1, a:-1}，是吗？或者这些索引会在没有性能提升的情况下相互干扰？{a:1, b:1}上创建索引，它会非常快速地选择小块，但当涉及到大范围时，我会看到一个错误“too much data for sort() with no index”。如果我在{c:-1, a:-1}上创建索引，则不会出现错误，但处理小块（而且有更多）的速度要慢得多。那么，如何保持对较小范围的快速选择，但在处理大量数据时不会出现错误呢？$or），直到实现了https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-3071。如果实现了交集操作，那么它们不会相互干扰，换句话说，这些索引会互相干扰，而不会提高性能吗？
{a:1,b:1}不匹配排序，{c:-1,a:-1}对于回答find()是次优的，而且a不是该复合键的前缀。{a:-1,b:1,c:-1}
但这并不是全部，由于$gt和$lt实际上是范围，在索引方面会遇到与$in相同的问题。本文将为您提供答案：http://blog.mongolab.com/2012/06/cardinal-ins/没有必要重复其内容。
.find()中的文档数量非常大，大小取决于您使用的mongo版本，则会出现错误"too much data for sort() with no index"。这意味着您必须在A和C上建立索引才能使查询正常工作。现在是更大的问题。您正在执行一个范围查询（对参数A使用$lt和$gt），这在Mongo中无法工作。MongoDB一次只使用一个索引，而您正在同一参数上使用两个索引。有几种解决方案来处理代码中的这个问题：
r = range( 11,100 )
db.mycollection.find({a:{$in: r }, b:4}).sort({c:-1, a:-1})
在您的查询中仅使用$lt或$gt，
db.mycollection.find({ a: { $lt:100 }, b:4}).sort({c:-1, a:-1})
获取结果并在Python代码中过滤它们。
此解决方案将返回更多数据，因此如果您有数百万个结果小于A=11，请不要使用它！
如果您选择此选项，请确保使用带有A和B的复合键。
在查询中使用$or时要注意，因为$or与$in相比优化效率较低，它使用索引的方式不同。
$gte 和 $lt 与时间戳一起使用时，遇到了索引类似的问题。仅使用一个条件然后在MongoDB返回结果后进行过滤是个好主意。 - Lix> db.createCollection('testIndex')
{ "ok" : 1 }
> db.testIndex.ensureIndex({a:1,b:1})
> db.testIndex.ensureIndex({c:-1,a:-1})
> db.testIndex.ensureIndex({c:-1,a:-1,b:1})
> for(var i=1;i++<500;){db.testIndex.insert({a:i,b:4,c:i+5});}
> for(var i=1;i++<500;){db.testIndex.insert({a:i,b:6,c:i+5});}
> db.testIndex.find({a:{$gt:10,$lt:100}, b:4}).hint('c_-1_a_-1_b_1').sort({c:-1, a:-1}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor c_-1_a_-1_b_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 89,
"nscannedObjects" : 89,
"nscanned" : 588,
"nscannedObjectsAllPlans" : 89,
"nscannedAllPlans" : 588,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 1,
"indexBounds" : {
"c" : [
[
{
"$maxElement" : 1
},
{
"$minElement" : 1
}
]
],
"a" : [
[
100,
10
]
],
"b" : [
[
4,
4
]
]
},
"server" :""
}
我认为更改查找字段的顺序会更好。
db.mycollection.find({b:4, a:{$gt:10,$lt:100}}).sort({c:-1, a:-1})
然后您添加一个索引
{b:1,a:-1,c:-1}
我尝试了两个不同的索引，
一个是按照顺序索引的db.mycollection.ensureIndex({a:1,b:1,c:-1})
执行计划如下：
{
"cursor" : "BtreeCursor a_1_b_1_c_-1",
"nscanned" : 9542,
"nscannedObjects" : 1,
"n" : 1,
"scanAndOrder" : true,
"millis" : 36,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"isMultiKey" : false,
"indexOnly" : false,
"indexBounds" : {
"a" : [
[
3,
10000
]
],
"b" : [
[
4,
4
]
],
"c" : [
[
{
"$maxElement" : 1
},
{
"$minElement" : 1
}
]
]
}
}
还有其他索引，使用db.mycollection.ensureIndex({b:1,c:-1,a:-1})
> db.mycollection.find({a:{$gt:3,$lt:10000},b:4}).sort({c:-1, a:-1}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor b_1_c_-1_a_-1",
"nscanned" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"n" : 1,
"millis" : 8,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"isMultiKey" : false,
"indexOnly" : false,
"indexBounds" : {
"b" : [
[
4,
4
]
],
"c" : [
[
{
"$maxElement" : 1
},
{
"$minElement" : 1
}
]
],
"a" : [
[
10000,
3
]
]
}
}
>
我认为，由于您正在查询一系列值的'a'和一个特定值的'b'，所以第二个选项更合适。 nscanned对象从9542更改为1
A、B、C背后的真实值，将有助于提供更具体的答案。例如，如果A是ISODate，而B是一个在所有文档中都找不到的标志，则我可以轻松优化您的查询。 - Oran