mongodb 인덱스는 효율적으로 쿼리를 정확히 일치시켜야합니까?

Question

속성이 a, b, c, d 및 e 인 문서의 경우

a 및 b를 사용하여 쿼리를 실행하고 a, b 및 c를 포함하는 인덱스가있는 경우 두 번째 인덱스가 필요합니까? 그냥 a와 b를 다루거나, 현재 색인이 충분한가?

Answer 1

정확한 색인을 반환하려면 a와 b의 현재 색인으로 충분합니다. 여기

는 예를

s1:PRIMARY> db.users.insert({"username":"anil","email":"abc@gmail.com","age":21}) 
WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 
s1:PRIMARY> db.users.insert({"username":"sunil","email":"pqr@gmail.com","age":22}) 
WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 

입니다 - 인덱스가

s1:PRIMARY> db.users.getIndexes(); 
[ 
     { 
       "v" : 1, 
       "key" : { 
         "_id" : 1 
       }, 
       "name" : "_id_", 
       "ns" : "projects.users" 
     }, 
     { 
       "v" : 1, 
       "key" : { 
         "username" : 1, 
         "email" : 1, 
         "age" : 1 
       }, 
       "name" : "username_1_email_1_age_1", 
       "ns" : "projects.users" 
     } 
] 

는 지금을 3 개 특성에 존재하는 경우 지금 3 개 특성에

s1:PRIMARY> db.users.createIndex({"username":1,"email":1,"age":1}) 
{ 
     "createdCollectionAutomatically" : false, 
     "numIndexesBefore" : 1, 
     "numIndexesAfter" : 2, 
     "ok" : 1 
} 

확인 인덱스를 생성 executionStats 옵션을 사용하여 Explain 출력으로 찾으십시오.

s1:PRIMARY> db.users.find({"username":"sunil","email":"pqr@gmail.com"},{"username":1,"_id":0,"email":1}).explain("executionStats"); 
{ 
     "queryPlanner" : { 
       "plannerVersion" : 1, 
       "namespace" : "projects.users", 
       "indexFilterSet" : false, 
       "parsedQuery" : { 
         "$and" : [ 
           { 
             "email" : { 
               "$eq" : "pqr@gmail.com" 
             } 
           }, 
           { 
             "username" : { 
               "$eq" : "sunil" 
             } 
           } 
         ] 
       }, 
       "winningPlan" : { 
         "stage" : "PROJECTION", 
         "transformBy" : { 
           "username" : 1, 
           "_id" : 0, 
           "email" : 1 
         }, 
         "inputStage" : { 
           "stage" : "IXSCAN", 
           "keyPattern" : { 
             "username" : 1, 
             "email" : 1, 
             "age" : 1 
           }, 
           "indexName" : "username_1_email_1_age_1", 
           "isMultiKey" : false, 
           "isUnique" : false, 
           "isSparse" : false, 
           "isPartial" : false, 
           "indexVersion" : 1, 
           "direction" : "forward", 
           "indexBounds" : { 
             "username" : [ 
               "[\"sunil\", \"sunil\"]" 
             ], 
             "email" : [ 
               "[\"pqr@gmail.com\", \"pqr@gmail.com\"]" 
             ], 
             "age" : [ 
               "[MinKey, MaxKey]" 
             ] 
           } 
         } 
       }, 
       "rejectedPlans" : [ ] 
     }, 
     "executionStats" : { 
       "executionSuccess" : true, 
       "nReturned" : 1, 
       "executionTimeMillis" : 0, 
       "totalKeysExamined" : 1, 
       "totalDocsExamined" : 0, 
       "executionStages" : { 
         "stage" : "PROJECTION", 
         "nReturned" : 1, 
         "executionTimeMillisEstimate" : 0, 
         "works" : 2, 
         "advanced" : 1, 
         "needTime" : 0, 
         "needYield" : 0, 
         "saveState" : 0, 
         "restoreState" : 0, 
         "isEOF" : 1, 
         "invalidates" : 0, 
         "transformBy" : { 
           "username" : 1, 
           "_id" : 0, 
           "email" : 1 
         }, 
         "inputStage" : { 
           "stage" : "IXSCAN", 
           "nReturned" : 1, 
           "executionTimeMillisEstimate" : 0, 
           "works" : 2, 
           "advanced" : 1, 
           "needTime" : 0, 
           "needYield" : 0, 
           "saveState" : 0, 
           "restoreState" : 0, 
           "isEOF" : 1, 
           "invalidates" : 0, 
           "keyPattern" : { 
             "username" : 1, 
             "email" : 1, 
             "age" : 1 
           }, 
           "indexName" : "username_1_email_1_age_1", 
           "isMultiKey" : false, 
           "isUnique" : false, 
           "isSparse" : false, 
           "isPartial" : false, 
           "indexVersion" : 1, 
           "direction" : "forward", 
           "indexBounds" : { 
             "username" : [ 
               "[\"sunil\", \"sunil\"]" 
             ], 
             "email" : [ 
               "[\"pqr@gmail.com\", \"pqr@gmail.com\"]" 
             ], 
             "age" : [ 
               "[MinKey, MaxKey]" 
             ] 
           }, 
           "keysExamined" : 1, 
           "dupsTested" : 0, 
           "dupsDropped" : 0, 
           "seenInvalidated" : 0 
         } 
       } 
     }, 
     "serverInfo" : { 
       "host" : "L4156409", 
       "port" : 47018, 
       "version" : "3.2.5", 
       "gitVersion" : "34e65e5383f7ea1726332cb175b73077ec4a1b02" 
     }, 
     "ok" : 1 
} 
s1:PRIMARY> 

totalKeysExamined = 1 및 totalDocsExamined = 0 및 noOfDocuments가 반환되었습니다 = 1 이는 검색된 문서가 색인 자체에서 나온 것임을 의미합니다.

이는 덮여 조회로 알려져 있습니다.

HTH.

Answer 2

아니요, 인덱스가 정렬 된 순서 (a, b, c)로 쿼리하기 때문에 추가 인덱스가 필요하지 않습니다. b, a로 검색해야하는 경우 새 색인을 사용하는 것이 좋습니다.