优化 MongoDB 查询或索引

Question

我正在运行一个非常普通的 MongoDB 查询，没有什么复杂或特别的，我想知道它所花费的时间（> 1 秒）是否正常，或者我的索引是否有问题。

我为此特定查询提供了一个索引，explain() 也告诉我它已被使用，但它每次都会对集合进行全面扫描，并使整个网页的速度减慢 > 1 秒。

查询：

db.tog_artikel.find({"art_filter":{"$exists":false},"$where":"this._id == this.art_hauptartikelnr"})

解释：

> db.tog_artikel.find({"art_filter":{"$exists":false},"$where":"this._id == this.art_hauptartikelnr"}).explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor art_filter_1_art_hauptartikelnr_1",
    "nscanned" : 21306,
    "nscannedObjects" : 21306,
    "n" : 21306,
    "millis" : 1180,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "isMultiKey" : false,
    "indexOnly" : false,
    "indexBounds" : {
        "art_filter" : [
            [
                null,
                null
            ]
        ],
        "art_hauptartikelnr" : [
            [
                {
                    "$minElement" : 1
                },
                {
                    "$maxElement" : 1
                }
            ]
        ]
    }
}

索引：

{
   "v": 1,
   "key": {
     "art_filter": 1,
     "art_hauptartikelnr": 1 
  },
   "ns": "togshop.tog_artikel",
   "background": true,
   "name": "art_filter_1_art_hauptartikelnr_1" 
}

为什么每次都扫描完整的集合？为什么isMultiKey 是假的，我该如何优化这个查询/索引？

Environment 是一个独立的服务器，MongoDB 2.0.1，64 位 Linux，从带有 php-mongo 1.2.6 的 PHP 访问

Answer 1

为什么每次都扫描完整的集合？

事实并非如此。它正在通过索引：

"cursor" : "BtreeCursor art_filter_1_art_hauptartikelnr_1",

这意味着索引“art_filter_1_art_hauptartikelnr_1”用于满足$exists条件。

如果该过滤器的选择性不是很强（即有很多记录满足它），查询仍将花费大量时间。

为什么 isMultiKey 是假的

这是错误的，因为没有使用多键索引。多键索引是包含以数组作为值的字段的索引。它与复合索引（即具有多个字段）无关。

 $where":"this._id == this.art_hauptartikelnr"

您的第二个条件是 Javascript 表达式，此处不能使用索引（因为查询分析器不了解您在做什么）。 即使有，您也需要一个包含 _id 的索引。

如何优化这个查询/索引？

对您的数据进行非规范化处理，使其具有一个新字段“idIsHauptArtikelNr”，其值为真或假。 在 (art_filter, idIsHauptArtikelNr) 上创建一个索引，并将您的查询替换为

  { art_filter :{ $exists :false}, idIsHauptArtikelNr : true }