Mongo查询 - 约束数量与速度（以及索引！）

Question

假设我在数据库中有一百万个条目，其中每个条目有十个字段（“列”）。在我看来，我搜索的列越多，查询速度就越快 - 例如：

db.items.find( { 
    $and: [ 
        { field1: x }, 
        { field2: y },
        { field3: z}
    ] 
} )

比以下更快：

db.items.find( { 
    $and: [ 
        { field1: x }, 
        { field2: y }
    ] 
} )

虽然我很想说“太好了，我完全明白了”——但事实并非如此。我只知道它发生在我的特定情况中，并且想知道这是否总是正确的。如果是这样的话，理想情况下，我想知道为什么。

此外，在创建多字段索引时，按任何顺序排列是否有帮助。例如，假设我添加了一个复合索引：

db.collection.ensureIndex( { field1: 1, field2: 1, field3: 1 } )

这些有任何排序吗？如果有，顺序会有影响吗？假设90%的项目将符合field1标准，但1%的项目将符合field3标准。对它们进行排序是否会产生某种差异？

- VSO

Answer 1

可能情况是更严格的查询返回的文档较少，因为有 90% 的项目将匹配 field1 的条件，只有 1% 的项目将匹配 field3 的条件。查看 explain 对于两个查询的解释。

Mongo 有相当好的 profiler。试一试。尝试不同的索引和不同的查询。当然不要在生产数据库上进行操作。

索引中字段的顺序很重要。如果您有一个索引 { field1: 1, field2: 1, field3: 1 }
和一个查询 db.items.find( { field2: x, field3: y })，索引将完全不被使用，
对于查询 db.items.find( { field1: x, field3: y }) 它仅能部分使用 field1。

从另一方面来说，在查询中，条件的顺序并不重要：
db.items.find( { field1: x, field2: y }) 和 db.items.find( { field2: y, field1: x }) 一样好，并且两种情况下都会使用索引。

选择索引策略时，您应该检查数据和典型查询。可能的情况是，索引交集 对您更有效，而且与单个复合索引相比，简单索引（如 { field1: 1}, { field2: 1}, { field3: 1}）可以获得更好的总体性能，而不是为不同类型的查询创建多个复合索引。

还要检查索引大小以适应内存。在大多数情况下都是这样。

- Alex Blex

Answer 2

这有点复杂... MongoDB会将最近访问的文档保存在内存中，并且查询计划是在第一次执行查询时计算的，因此第二次运行查询可能比第一次快得多。

但是，撇开这些不谈，复合索引的顺序确实很重要。在复合索引中，您可以按照创建索引的顺序使用索引，有点像打开一扇门，穿过去后发现还有更多的门要打开。

因此，设置两个重叠的索引，例如：

{ city: 1, building: 1, room: 1 }

AND

{ city: 1, building: 1 }

这将是一种浪费，因为您仍然可以使用"{city: 1, building: 1, room: 1}"索引的前两个级别（字段）搜索特定建筑物中的所有房间。

您的直觉确实有道理。如果您必须在建筑物中找到一个特定的房间，直接进入正确的城市，直接进入正确的建筑物，然后知道建筑物中大致的位置将比不知道大致位置更快地找到房间（假设有很多房间）。查看B-Tree中的级别，例如这里的搜索可视化效果：http://visualgo.net/bst.html。

然而，并非所有数据都整齐地按排序顺序分布 - 例如，英文姓名或单词倾向于在共同字母下聚集在一起 - 以字母X开头的单词不多。

(免费，在线的) MongoDB University开发人员课程涵盖了索引的相关内容，但了解查询性能的最佳方法是查看explain()方法针对查询的结果，以查看是否使用了索引，或者是否扫描了集合（COLLSCAN）。

db.items.find( { 
    $and: [ 
        { field1: x }, 
        { field2: y }
    ] 
})
.explain()

- a-h