# MongoDB 查詢分析 MongoDB 查詢分析可以確保我們建議的索引是否有效，是查詢語句性能分析的重要工具。 MongoDB 查詢分析常用函數有：explain() 和 hint()。 ## 使用 explain() explain 操作提供了查詢信息，使用索引及查詢統計等。有利于我們對索引的優化。 接下來我們在 users 集合中創建 gender 和 user_name 的索引： ``` >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>現在在查詢語句中使用 explain ：</p> <pre> >db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain() ``` 以上的 explain() 查詢返回如下結果： ``` { "cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1", "isMultiKey" : false, "n" : 1, "nscannedObjects" : 0, "nscanned" : 1, "nscannedObjectsAllPlans" : 0, "nscannedAllPlans" : 1, "scanAndOrder" : false, "indexOnly" : true, "nYields" : 0, "nChunkSkips" : 0, "millis" : 0, "indexBounds" : { "gender" : [ [ "M", "M" ] ], "user_name" : [ [ { "$minElement" : 1 }, { "$maxElement" : 1 } ] ] } } ``` 現在，我們看看這個結果集的字段： * **indexOnly**: 字段為 true ，表示我們使用了索引。 * **cursor**：因為這個查詢使用了索引，MongoDB中索引存儲在B樹結構中，所以這是也使用了BtreeCursor類型的游標。如果沒有使用索引，游標的類型是BasicCursor。這個鍵還會給出你所使用的索引的名稱，你通過這個名稱可以查看當前數據庫下的system.indexes集合（系統自動創建，由于存儲索引信息，這個稍微會提到）來得到索引的詳細信息。 * **n**：當前查詢返回的文檔數量。 * **nscanned/nscannedObjects**：表明當前這次查詢一共掃描了集合中多少個文檔，我們的目的是，讓這個數值和返回文檔的數量越接近越好。 * **millis**：當前查詢所需時間，毫秒數。 * **indexBounds**：當前查詢具體使用的索引。 ## 使用 hint() 雖然MongoDB查詢優化器一般工作的很不錯，但是也可以使用hints來強迫MongoDB使用一個指定的索引。 這種方法某些情形下會提升性能。 一個有索引的collection并且執行一個多字段的查詢(一些字段已經索引了)。 如下查詢實例指定了使用 gender 和 user_name 索引字段來查詢： ``` >db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}) ``` 可以使用 explain() 函數來分析以上查詢： ``` >db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain() ```