Mongodb 多索引搜索性能下降

Question

我对索引查询性能下降有疑问。我有一个由“COLOR”和“FLAVOR”两个字段索引的集合。该集合相当庞大，有 2700 万份文件。当我分别使用每个字段查询集合时，我得到了更快的回报

collection.find({'COLOR': 'BLUE'}).count()

collection.find({'FLAVOR': 'SWEET'}).count()

当我将这些字段合并到一个查询中时，性能会大幅下降。本质上，查询会无限期地运行（w/o 错误）。

collection.find({'COLOR': 'BLUE’},{'FLAVOR': 'SWEET'}).count()

知道为什么会这样吗？

Answer 1

性能上的巨大差异可能是由于需要将文档从磁盘加载到内存中。假设你的组合查询写错了，你的意思是查询等同于

db.collection.count({ "COLOR" : "BLUE", "FLAVOR" : "SWEET" })

即统计 COLOR 为 "BLUE" 且 FLAVOR 为 "SWEET" 的文档数，MongoDB 将选择 COLOR 和 [= 上的索引之一16=] 来帮助完成查询。将根据经验比较两者的性能来做出选择；这个答案选择哪个并不重要，所以我们假设查询使用索引 { "COLOR" : 1 } 并与

进行比较

db.collection.count({ "COLOR" : "BLUE" })

后面的查询只需要查看"COLOR" : "BLUE"索引BTree节点中文档指针的数量。前一个查询将使用 BTree 查找 "COLOR" : "BLUE" 处的文档，但随后必须加载每个文档并检查是否 "FLAVOR" : "SWEET"。 FLAVOR 上的索引不能用于后一个操作，因为它从 FLAVOR 值映射到文档，而不是相反。

你不能直接看到这种情况发生，因为 .count returns 是一个整数，但是当你比较覆盖查询时，它几乎是一样的事情发生

db.collection.find({ "COLOR" : "BLUE" }, { "_id" : 0, "COLOR" : 1 })

与查询

db.collection.find({ "COLOR" : "BLUE", "FLAVOR" : "SWEET" }, { "_id" : 0, "COLOR" : 1 })

我建议使用 .explain 尝试这两个查询并比较 n、nscanned 和 nscannedObjects.

您可以在 { "COLOR" : 1, "FLAVOR" : 1 } 上使用复合索引来生成计数 db.collection.count({ "COLOR" : "BLUE", "FLAVOR" : "SWEET" })，如评论中所述。

Mongodb 多索引搜索性能下降

Mongodb multi index search reduced performance

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