为什么 $in 比 $all 快得多？答案

【问题标题】：Why $in is much faster than $all?为什么 $in 比 $all 快得多？
【发布时间】：2012-09-11 07:01:03
【问题描述】：

db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$all" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200);

db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$in" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200);

这是结果

/* 88 */
{
  "ts" : ISODate("2012-09-11T06:57:26.801Z"),
  "op" : "query",
  "ns" : "newisikota.tablebusiness",
  "query" : {
    "LongitudeLatitude" : {
      "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753],
      "$maxDistance" : 0.053980478460939611
    },
    "Prominent" : {
      "$gte" : 15.0
    },
    "indexContents" : {
      "$all" : [/^soto/, /^nasi/]
    }
  },
  "ntoreturn" : 200,
  "nscanned" : 48,
  "nreturned" : 48,
  "responseLength" : 60002,
  "millis" : 3821,
  "client" : "127.0.0.1",
  "user" : ""
}

/* 89 */
{
  "ts" : ISODate("2012-09-11T06:57:43.147Z"),
  "op" : "query",
  "ns" : "newisikota.tablebusiness",
  "query" : {
    "LongitudeLatitude" : {
      "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753],
      "$maxDistance" : 0.053980478460939611
    },
    "Prominent" : {
      "$gte" : 15.0
    },
    "indexContents" : {
      "$in" : [/^soto/, /^nasi/]
    }
  },
  "ntoreturn" : 200,
  "nscanned" : 200,
  "nreturned" : 200,
  "responseLength" : 249598,
  "millis" : 320,
  "client" : "127.0.0.1",
  "user" : ""
}

注意：$all 查询有时会运行 26 秒。

解释结果如下：

db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$all" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200).explain();




{
        "cursor" : "GeoSearchCursor",
        "nscanned" : 48,
        **"nscannedObjects" : 48,**
        "n" : 48,
        "millis" : 8563,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "isMultiKey" : false,
        "indexOnly" : false,
        "indexBounds" : {
        }
}
>


db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$in" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200).explain();
{
        "cursor" : "GeoSearchCursor",
        "nscanned" : 200,
        **"nscannedObjects" : 200,**
        "n" : 200,
        "millis" : 516,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "isMultiKey" : false,
        "indexOnly" : false,
        "indexBounds" : {
        }
}

注意 $in 搜索会扫描更多对象。

最坏的结果是最坏的，mongdob 可以进行 $in 搜索，然后过滤掉。这个比例应该不会很大。

【问题讨论】：

也许 $in 正在使用索引而 $all 没有。你能用 .explain() 运行查询来找出答案吗？
从解释看来两者都使用相同的索引。
其实这是另一个问题。为什么我看不到所用索引的名称？我是否使用了错误版本的 mongodb？我以为我下载了最新的。

标签： mongodb indexing

【解决方案1】：

您正在将苹果与橙子进行比较。两个查询返回不同的结果。 $all 表示字段值应匹配所有输入，而 $in 表示字段值应匹配任何一个值。 $all 是与，$in 是或。

结合 $limit - $all 查询将需要查看更多文档才能找到匹配项。

【讨论】：

因为 indexContents 是一个数组
我很清楚$all和$in之间的区别，如果时间上的区别不是那么大我可以理解。即使在极限处合并，两者都需要找到最接近的文档。另请注意，说明显示 $in 实际上扫描了更多文档。
是的，匹配 $in 的点数会多于 $all，这实际上表明 $in 应该比 $all 慢。你的推理是无效的。即使 $in 找到更多积分来满足 100 的配额，它也不能只是休息。
当你使用 limit 时，它会在找到所需数量的文档后停止（除非你有排序）。我无法解释扫描的文档数量较少。这个结果是否可重复，可能存在可能导致差异的并发活动 - 例如等待锁定？您可以多次运行查询并记下时间吗？你能按其他顺序运行它们吗 - 首先是 $in，然后是 $all？
这与大多数2个关键字一致。 $in 总是优于 $all。另外，说到排序，$nearSphere 按距离排序吧？

【解决方案2】：

我在Why using $all in mongodb is much slower?问过类似的问题

这次我只用了一个词。因此，$in 和 $all 之间应该没有区别。它们都是等价的。

仍然 $all 慢得多。

事实证明，根据对此的回答，mongodb 本身存在一个错误。

https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-1748

我想在问题解决之前我根本不会使用 $all。

对于所有其他答案，您自己尝试过吗？

【讨论】：