У меня есть match-unwind-group-sort конвейер агрегации в mongo 2.4.4, и мне нужно ускорить агрегацию.
Операция сопоставления состоит из запросов диапазона по 16 полям. Я использовал метод .explain() для оптимизации запросов диапазона (т. Е. Создания составных индексов). Есть ли аналогичная функция для оптимизации агрегации? Я ищу что-то вроде:
db.col.aggregate([]).explain()
Кроме того, правильно ли я сосредоточился на оптимизации индекса?
Что касается первого вопроса, да, вы можете объяснить агрегаты.
db.collection.runCommand("aggregate", {pipeline: YOUR_PIPELINE, explain: true})
Для второго индексы, которые вы создаете для оптимизации запросов диапазона, также будут применяться к этапу $ match конвейера агрегации, если они происходят в начале конвейера. Итак, вы правы, сосредоточившись на оптимизации индекса.
См. операторы конвейера и индексы.
Обновление 2
Подробнее о агрегировании и объяснении: в версии 2.4 это ненадежно; в версии 2.6+ он не предоставляет данные о выполнении запроса. https://groups.google.com/forum/#!topic/mongodb-user/2LzAkyaNqe0
Обновление 1
Стенограмма объяснения агрегирования на MongoDB 2.4.5.
$ mongo so
MongoDB shell version: 2.4.5
connecting to: so
> db.q19329239.runCommand("aggregate", {pipeline: [{$group: {_id: '$user.id', hits: {$sum: 1}}}, {$match: {hits: {$gt: 10}}}], explain: true})
{
"serverPipeline" : [
{
"query" : {
},
"projection" : {
"user.id" : 1,
"_id" : 0
},
"cursor" : {
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1031,
"nscannedObjects" : 1031,
"nscanned" : 1031,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1031,
"nscannedAllPlans" : 1031,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
},
"allPlans" : [
{
"cursor" : "BasicCursor",
"n" : 1031,
"nscannedObjects" : 1031,
"nscanned" : 1031,
"indexBounds" : {
}
}
],
"server" : "ficrm-rafa.local:27017"
}
},
{
"$group" : {
"_id" : "$user.id",
"hits" : {
"$sum" : {
"$const" : 1
}
}
}
},
{
"$match" : {
"hits" : {
"$gt" : 10
}
}
}
],
"ok" : 1
}
Версия сервера.
$ mongo so
MongoDB shell version: 2.4.5
connecting to: so
> db.version()
2.4.5
