杰西JrYu戴維斯10GEN工程師從事MangGDB多元化服務體系、Python和TrnADO。在DunGub中創(chuàng)建MyGDB中的復(fù)合索引的很佳方法和索引中的很佳字段順序擴大公共數據。使用解釋（）的輸出來驗證MunGod的實際性能和索引選擇機制大幅拓展。對B查詢優(yōu)化器進行了分析。

設(shè)想的項目是在MunGDB上構(gòu)建一個類似于DISQUs的注釋系統(tǒng)（盡管DISQS使用PASGRESS更加堅強，它不影響我們的討論）與時俱進。這里可能有成千上萬條注釋，但是我們先從4個簡單的注釋開始更適合。每個注釋有三個屬性：時間戳高效、匿名和RA溝通協調。叮叮聲。

這里的查詢是匿名＝false和時間戳注釋24體系，查詢結(jié)果按等級排序保障性。我們將在3個步驟中完成查詢優(yōu)化，并通過MunGDB的解釋（）來考慮索引責任製。

查詢的結(jié)果顯然是3十分落實。但是，這里的重點是看MangGDB是如何通過解釋（）來實現(xiàn)查詢的規則製定。

首先看看如何讀取MangGDB的查詢計劃：首先製造業，查看CURSORE的類型。BasicCurror可以稱為警告標(biāo)志：這意味著MangGDB將對數(shù)據(jù)集進行完整的掃描關規定。當(dāng)數(shù)據(jù)集包含數(shù)以千萬計的信息時發展基礎，這是完全不可行的。因此建強保護，我們需要T同期。o向時間戳添加索引：

光標(biāo)的類型現(xiàn)在變得明顯的是BtReCuuorTimeStPy1（TimeStpPy1是前面定義的索引名稱）。Nscanned從4下降到3使命責任，因為這里Mango使用索引跳過范圍之外的文檔效果，直接指向需要查詢的文檔。

對于定義索引的查詢：NSCANDEND表示Mongo掃描字段索引中的條目數(shù)合規意識，而NScNeND對象表示在很終結(jié)果中查詢的文檔數(shù)長期間。N表示返回的文檔數(shù)。NSCAN對象至少包含所有返回的文檔現場。盡管Mongo清楚地指出了絕對匹配文件的索引高端化，但是可以得出結(jié)論，nScNdNe=nScInnDistObjs=n我有所應。對于簡單查詢提單產，您可能期望3個數(shù)字相等。這意味著您已經(jīng)完成了MangGDB用法的完美索引至關重要。

但是在什么情況下NSCN大于N顯然發展空間，當(dāng)Mongo需要檢查指向不匹配查詢的字段的某些索引時，例如應用的因素之一，我需要篩選出匿名=真文檔：

從解釋（）的輸出中解決，雖然N從3下降到2，但是NSnIndex和nScNeDdObjor的值仍然是3敢於監督。Mongo將時間戳的索引從2掃描到4幅度，其中包含了所有的匿名=真/假的情況。在檢查文檔之前重要的作用，沒有人會被過濾貢獻。

那么規模最大，我們怎樣才能回到完美的nScNdNe=nScNeNdObjs=n這里我們嘗試一個關(guān)于時間戳和匿名的復(fù)合索引：

現(xiàn)在情況更好了：NScNeNdObjts已經(jīng)從3下降到2，但是NScNeND仍然是3統籌！Mongo仍然從時間戳2到4進行了完整的索引掃描最深厚的底氣。當(dāng)然，當(dāng)匿名索引被檢查以發(fā)現(xiàn)它的值是真的時振奮起來，Mongo選擇跳過而不進行文檔掃描品質。所以這就是NSCAN的值只有2的原因。

我們能改善現(xiàn)狀深入各系統，減少NSCAN到2嗎您可能已經(jīng)注重到：定義索引順序存在問題解決問題。是的，它應(yīng)該是匿名的規定、時間戳而不是時間戳環境、匿名的：

MangGDB復(fù)合索引的關(guān)鍵字序列問題與其他數(shù)據(jù)庫相同空間載體。假如匿名被用作索引中的第一個關(guān)鍵字高質量，Mongo將直接調(diào)用到匿名=false文檔，用于時間戳2到4范圍重要組成部分。

第一部分是對MangGDB復(fù)合索引的優(yōu)化思想的簡要理解流程，但事實上，這種情況只存在于理想中勃勃生機。

不必設(shè)想匿名在索引中是否有價值助力各業。例如，假如我們在系統(tǒng)上天天有數(shù)以千萬計的評論和數(shù)以千萬計的查詢提供有力支撐，那么減少NSCANDEND將極大地增加系統(tǒng)的吞吐量應用。但是假如匿名部分很少被使用。n是一個索引品率，很明顯相貫通，它可以從索引中移除，以節(jié)省頻繁使用的字段創造更多。另一方面：雙字段索引肯定占用比單個字段索引更多的內(nèi)存宣講活動，因此單字段索引無疑更具記憶性。真實性占總收益的很大一部分」に嚰夹g，F(xiàn)在我們必須綜合考慮效率，我們還必須看一下MangGDB指數(shù)的選擇機制。

讓我們從一個有趣的事情開始：我們沒有刪除前一個例子中的索引近年來，所以MangGDB永遠是我們構(gòu)建的三個索引中的優(yōu)選講道理。為什么會這樣呢

MunGDB的優(yōu)化器將在比較中選擇更好的索引。首先技術先進，它為查詢生成一個初步的很佳索引全面革新；第二作用，假如不存在很佳索引，則嘗試選擇性能很好的索引行業分類；很后技術特點，優(yōu)化器記住所有相似的查詢選擇（僅大文件CHA）。NGE或索引變化發展邏輯。

優(yōu)化器如何定義查詢的很佳索引凝聚力量。很佳索引必須包含可在查詢中過濾和排序的所有字段。此外聽得進，用于范圍掃描和排序的任何字段必須緊鄰進行等效查詢的字段新的力量。假如有不同的很佳索引，則MongoWI便利性。在這種情況下全面展示，匿名、時間戳顯然是很好的索引深刻認識，所以選擇很快核心技術。

考慮到這個非常蒼白的表達式，讓我們具體地了解這兩個部分是如何工作的主動性。當(dāng)優(yōu)化器需要選擇一組沒有尤其優(yōu)勢的索引中的一個時創造性，它會收集相關(guān)查詢的所有相關(guān)索引，并選擇第一個完成索引道路。

所有三個索引都是相關(guān)的規模設備，因此MangGDB以任意順序加入三個索引，并依次標(biāo)記每個索引的條目：

在這個競爭中指導，右邊的索引顯然比其他兩個更完整競爭力，然后它將永遠存在于下一個競爭之前的很佳索引。簡而言之：在多個索引的情況下資料，MangGDB更傾向于具有很低掃描值的索引廣泛應用。

現(xiàn)在我們有一個完美的時間戳索引在2到4之間，我們很后的步驟是排序堅定不移。

這通常是以前做過的組合運用，現(xiàn)在也是很好的：nScNdNe=nScNeNdObjs=n。但是不要忽略這個：SCANandOrth=真迎難而上。這意味著MangGDB將所有查詢結(jié)果放入內(nèi)存中積極，對它們進行排序，然后同時輸出它們堅持先行。但是產業，我們必須考慮：這將占用大量的麻木。Mongo服務(wù)器和RAM的ER，而不是輸出批處理結(jié)果可持續，而是將它們?nèi)糠旁趦?nèi)存中主要抓手，并將輸出的資源與應(yīng)用服務(wù)器進行嚴(yán)重競爭。很后構建，Mongo將對數(shù)據(jù)施加32MB約束并將其排序在內(nèi)存中創新科技。盡管只有4個CO。在我們的討論中共創輝煌，我們已經(jīng)設(shè)計了數(shù)以千萬計的系統(tǒng)具有重要意義。

那么我們?nèi)绾翁幚鞸nand命令我們需要添加一個索引，這樣Mongo就可以直接進入ANONYALY＝FALSE部分大部分，按需要的順序掃描這個部分：

Mongo使哈爾濱網(wǎng)站優(yōu)化用這個指數(shù)嗎當(dāng)然不會強大的功能，因為這個索引不會贏得競爭中很小的nSnDead索引。優(yōu)化器無法識別哪個索引對排序有用解決方案。

語句提示中的爭議類似于CuraTealIndex瀯?，F(xiàn)在NSCANDEND＝3，但SCANDENATORD=FALSE≡霎a，F(xiàn)在Mongo將反向查詢匿名便利性、分級索引，以正確的順序獲取注釋貢獻，然后檢查每個文件的時間戳是否在范圍內(nèi)規模最大。

這就是為什么優(yōu)化器不選擇這個索引來執(zhí)行舊的匿名穩中求進、時間戳索引明確了方向，它具有低N掃描但完全在內(nèi)存排序中的原因。

我們以N掃描為代價來解決SCANDENATORD=真的問題勇探新路；既然NSCAN不能減少單產提升，我們能減少nSnCnbe對象嗎我們將時間戳添加到索引中，這樣Mongo就不必從每個文件中獲取它：

當(dāng)然試驗，您必須考慮是否將時間戳添加到索引中勞動精神，因為時間戳給內(nèi)存帶來的額外空間不會花費任何代價。

在字段的基數(shù)（集合中的字段的不同值的數(shù)目）中製度保障，將索引范圍的字段從低到高添加預下達。

當(dāng)然，這里有一條規(guī)則：假如索引中的等值或范圍查詢字段不能過濾集合中超過90%的文檔統籌推進，很好刪除索引估計方案。假如集合中有多個索引，則必須有提示MangOS了解情況。

有很多因素決定了復(fù)合索引的建立深入。雖然本文不答應(yīng)您直接確定一個很優(yōu)索引，但它確實答應(yīng)您縮小索引創(chuàng)建的選擇。

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