Mongodb - 索引变慢

Question

我在一个集合中有大约 1000000 个文档（随机生成）。

示例文档：

{
    "loc": {
        "lat": 39.828475,
        "lon": 116.273542
    },
    "phone": "",
    "keywords": [
        "big",
        "small",
        "biggest",
        "smallest"
    ],
    "prices": [
        {
            "category": "uRgpiamOVTEQ",
            "list": [
                {
                    "price": 29,
                    "name": "ehLYoPpntlil"
                }
            ]
        },
        {
            "category": "ozQNmdwpwhXPnabZ",
            "list": [
                {
                    "price": 96,
                    "name": "ITTaLHf"
                },
                {
                    "price": 88,
                    "name": "MXVgJFBgtwLYk"
                }
            ]
        },
        {
            "category": "EDkfKGZSou",
            "list": [
                {
                    "price": 86,
                    "name": "JluoCLnenOqDllaEX"
                },
                {
                    "price": 35,
                    "name": "HbmgMDfxCOk"
                },
                {
                    "price": 164,
                    "name": "BlrUD"
                },
                {
                    "price": 106,
                    "name": "LOUcsMDeaqVm"
                },
                {
                    "price": 14,
                    "name": "rDkwhN"
                }
            ]
        }
    ],
}

无索引搜索

> db.test1.find({"prices.list.price": { $gt: 190 } }).explain()
{
    "cursor" : "BasicCursor",
    "isMultiKey" : false,
    "n" : 541098,
    "nscannedObjects" : 1005584,
    "nscanned" : 1005584,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 1005584,
    "nscannedAllPlans" : 1005584,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 8115,
    "nChunkSkips" : 0,
    **"millis" : 13803,**
    "server" : "localhost:27017",
    "filterSet" : false
}

有索引：

> db.test1.ensureIndex({"prices.list.price":1,"menu.list.name":1})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}

> db.test1.find({"prices.list.price": { $gt: 190 } }).explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor prices.list.price_1_prices.list.name_1",
    "isMultiKey" : true,
    "n" : 541098,
    "nscannedObjects" : 541098,
    "nscanned" : 868547,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 541098,
    "nscannedAllPlans" : 868547,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 16852,
    "nChunkSkips" : 0,
    **"millis" : 66227,**
    "indexBounds" : {
        "menu.list.price" : [
            [
                190,
                Infinity
            ]
        ],
        "menu.list.name" : [
            [
                {
                    "$minElement" : 1
                },
                {
                    "$maxElement" : 1
                }
            ]
        ]
    },
    "server" : "localhost:27017",
    "filterSet" : false
}

知道为什么索引搜索比没有索引慢吗？

我也会使用：

db.test1.find( { loc : { $near : [39.876045, 32.862245]}}) （需要二维索引）

db.test1.find({ keywords:{$in: [ "small", "another" ] }}) （对关键字使用索引）

db.test1.find({"prices.list.name":/.s./ }) （不需要索引，因为我将使用正则表达式）

Answer 1

索引允许更快地访问满足查询的文档位置。

在您的示例中，您的查询选择了集合中所有文档的一半。因此，即使索引扫描提供了更快的访问来了解哪些文档将匹配查询谓词，但它实际上总体上会产生更多的工作。

在集合扫描中，查询正在扫描所有文档，并检查您查询的字段是否匹配。有一半的时间最终选择了文档。

在索引扫描中，查询是遍历所有索引条目的一半，然后从它们直接跳转到满足查询谓词的文档。在你的情况下，这就是更多的操作。

此外，在执行此操作时，当操作需要等待他们必须读取的文档被带入 RAM 时，或者当有一个正在等待执行的写入时，操作会产生读取互斥锁，并且索引scan 显示的产量数量是收集扫描的两倍。如果您的工作集没有足够的 RAM，那么添加索引会给现有资源带来更多压力，并使事情变得更慢，而不是更快。

与更大的数字（例如 500 或任何在您的数据集中更具选择性的数字）相比，尝试使用价格进行相同的查询。如果使用索引查询仍然较慢，那么您可能会在系统上看到很多页面错误。但是，如果有足够的 RAM 用于索引，则索引查询会快很多，而未索引查询会同样慢。

Answer 2

首先，作为一项建议，您在使用 elemMatch 查询数组时会变得更快。 http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/query/elemMatch/ 你的情况

db.test1.find({"prices.list.price":{ $elemMatch: { $gte: 190 }}  })

第二件事是

为索引包含数组值的字段，MongoDB 添加索引项 对于数组中的每个项目。这些多键索引允许 MongoDB 使用数组的值从查询中返回文档。 MongoDB 自动判断是否创建多键索引，如果 索引字段包含一个数组值；你不需要明确 指定多键类型。

考虑下面的多键索引图示：

addr.zip 字段上的多键索引图。 addr 字段包含一个数组 地址文件。地址文件包含 zip 字段。

多键索引支持其他 MongoDB 支持的所有操作 索引；但是，应用程序可以使用多键索引来选择 基于数组值的值范围的文档。 多键索引支持同时保存两个值的数组（例如字符串、 数字）和嵌套文档。

来自http://docs.mongodb.org/manual/core/index-multikey/