MongoDB干货系列2-MongoDB执行计划分析详解（1）

偏执的太偏执、 2022-06-07 14:20 292阅读 0赞

## 原文链接： [http://www.mongoing.com/eshu\_explain1][http_www.mongoing.com_eshu_explain1] ##

## 写在之前的话 ##

作为近年最为火热的文档型数据库，MongoDB受到了越来越多人的关注，但是由于国内的MongoDB相关技术分享屈指可数，不少朋友向我抱怨无从下手。

《MongoDB干货系列》将从实际应用的角度来进行MongoDB的一些列干货的分享，将覆盖调优，troubleshooting等方面，希望能对大家带来帮助。

如果希望了解更多MongoDB基础的信息，还请大家Google下。

要保证数据库处于高效、稳定的状态，除了良好的硬件基础、高效高可用的数据库架构、贴合业务的数据模型之外，高效的查询语句也是不可少的。那么，如何查看并判断我们的执行计划呢？我们今天就来谈论下MongoDB的执行计划分析。

## 引子 ##

MongoDB 3.0之后，explain的返回与使用方法与之前版本有了不少变化，介于3.0之后的优秀特色，本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论。

现版本explain有三种模式，分别如下：

*  queryPlanner
 *  executionStats
 *  allPlansExecution

由于文章字数原因，本系列将分为三个部分。  
[第一部分][http_www.mongoing.com_eshu_explain1]  
[第二部分][Link 1]  
[第三部分][Link 2]

本文是第一部分，主要针对queryPlanner，与executionStats进行分析。

## 正文 ##

### queryPlanner ###

queryPlanner是现版本explain的默认模式，queryPlanner模式下并不会去真正进行query语句查询，而是针对query语句进行执行计划分析并选出winning plan。

{
            "queryPlanner" : {
                    "plannerVersion" : 1,
                    "namespace" : "game_db.game_user",
                    "indexFilterSet" : false,
                    "parsedQuery" : {
                            "w" : {
                                    "$eq" : 1
                            }
                    },
                    "winningPlan" : {
                            "stage" : "FETCH",
                            "inputStage" : {
                                    "stage" : "IXSCAN",
                                    "keyPattern" : {
                                            "w" : 1,
                                            "n" : 1
                                    },
                                    "indexName" : "w_1_n_1",
                                    "isMultiKey" : false,
                                    "direction" : "forward",
                                    "indexBounds" : {
                                            "w" : [
                                                    "[1.0, 1.0]"
                                            ],
                                            "n" : [
                                                    "[MinKey, MaxKey]"
                                            ]
                                    }
                            }
                    },
                    "rejectedPlans" : [
                            {
                                    "stage" : "FETCH",
                                    "inputStage" : {
                                            "stage" : "IXSCAN",
                                            "keyPattern" : {
                                                    "w" : 1,
                                                    "v" : 1
                                            },
                                            "indexName" : "w_1_v_1",
                                            "isMultiKey" : false,
                                            "direction" : "forward",
                                            "indexBounds" : {
                                                    "w" : [
                                                            "[1.0, 1.0]"
                                                    ],
                                                    "v" : [
                                                            "[MinKey, MaxKey]"
                                                    ]
                                            }
                                    }
                            }
                    ]
            },

先来看queryPlanner模式的各个返回意义。

explain.queryPlanner

queryPlanner的返回。

explain.queryPlanner.namespace

顾名思义，该值返回的是该query所查询的表。

explain.queryPlanner.indexFilterSet

针对该query是否有indexfilter（会在后文进行详细解释）。

explain.queryPlanner.winningPlan

查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。

explain.queryPlanner.winningPlan.stage

最优执行计划的stage，这里返回是FETCH，可以理解为通过返回的index位置去检索具体的文档（stage有数个模式，将在后文中进行详解）。

explain.queryPlanner.winningPlan.inputStage

explain.queryPlanner.winningPlan.stage的child stage，此处是IXSCAN，表示进行的是index scanning。

explain.queryPlanner.winningPlan.keyPattern

所扫描的index内容，此处是w:1与n:1。

explain.queryPlanner.winningPlan.indexName

winning plan所选用的index。

explain.queryPlanner.winningPlan.isMultiKey

是否是Multikey，此处返回是false，如果索引建立在array上，此处将是true。

explain.queryPlanner.winningPlan.direction

此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort(\{w:-1\})将显示backward。

explain.queryPlanner.winningPlan.indexBounds

winningplan所扫描的索引范围，此处查询条件是w:1,使用的index是w与n的联合索引，故w是\[1.0,1.0\]而n没有指定在查询条件中，故是\[MinKey,MaxKey\]。

explain.queryPlanner.rejectedPlans

其他执行计划（非最优而被查询优化器reject的）的详细返回，其中具体信息与winningPlan的返回中意义相同，故不在此赘述。

### executionStats ###

executionStats的返回中多了如下：

"executionStats" : {
                    "executionSuccess" : true,
                    "nReturned" : 29861,
                    "executionTimeMillis" : 23079,
                    "totalKeysExamined" : 29861,
                    "totalDocsExamined" : 29861,
                    "executionStages" : {
                            "stage" : "FETCH",
                            "nReturned" : 29861,
                            "executionTimeMillisEstimate" : 22685,
                            "works" : 29862,
                            "advanced" : 29861,
                            "needTime" : 0,
                            "needFetch" : 0,
                            "saveState" : 946,
                            "restoreState" : 946,
                            "isEOF" : 1,
                            "invalidates" : 0,
                            "docsExamined" : 29861,
                            "alreadyHasObj" : 0,
                            "inputStage" : {
                                    "stage" : "IXSCAN",
                                    "nReturned" : 29861,
                                    "executionTimeMillisEstimate" : 70,
                                    "works" : 29862,
                                    "advanced" : 29861,
                                    "needTime" : 0,
                                    "needFetch" : 0,
                                    "saveState" : 946,
                                    "restoreState" : 946,
                                    "isEOF" : 1,
                                    "invalidates" : 0,
                                    "keyPattern" : {
                                            "w" : 1,
                                            "n" : 1
                                    },
                                    "indexName" : "w_1_n_1",
                                    "isMultiKey" : false,
                                    "direction" : "forward",
                                    "indexBounds" : {
                                            "w" : [
                                                    "[1.0, 1.0]"
                                            ],
                                            "n" : [
                                                    "[MinKey, MaxKey]"
                                            ]
                                    },
                                    "keysExamined" : 29861,
                                    "dupsTested" : 0,
                                    "dupsDropped" : 0,
                                    "seenInvalidated" : 0,
                                    "matchTested" : 0
                            }
                    }
            },

executionStats模式中，我们主要需要注意的返回有如下几个

executionStats.executionSuccess

是否执行成功

executionStats.nReturned

查询的返回条数

executionStats.executionTimeMillis

整体执行时间

executionStats.totalKeysExamined

索引扫描次数

executionStats.totalDocsExamined

document扫描次数

以上几个非常好理解，我们就不在这里详述，后文的案例中会有分析。

executionStats.executionStages.stage

这里是FETCH去扫描对于documents

executionStats.executionStages.nReturned

由于是FETCH，所以这里该值与executionStats.nReturned一致

executionStats.executionStages.docsExamined

与executionStats.totalDocsExamined一致

executionStats.inputStage中的与上述理解方式相同

还有一些文档中没有描述的返回如：

“works” : 29862,

“advanced” : 29861,

“isEOF” : 1,

这些值都会在explan之初初始化：

mongo/src/mongo/db/exec/plan\_stats.h

struct CommonStats {
        CommonStats(const char* type)
            : stageTypeStr(type),
              works(0),
              yields(0),
              unyields(0),
              invalidates(0),
              advanced(0),
              needTime(0),
              needYield(0),
              executionTimeMillis(0),
              isEOF(false) {}

以works为例，查看源码中发现，每次操作会加1，且会把执行时间记录在executionTimeMillis中。

mongo/src/mongo/db/exec/fetch.cpp

++_commonStats.works;
    
            // Adds the amount of time taken by work() to executionTimeMillis.
            ScopedTimer timer(&_commonStats.executionTimeMillis);

而在查询结束EOF，works又会加1，advanced不加。

mongo/src/mongo/db/exec/eof.cpp

PlanStage::StageState EOFStage::work(WorkingSetID* out) {
        ++_commonStats.works;
        // Adds the amount of time taken by work() to executionTimeMillis.
        ScopedTimer timer(&_commonStats.executionTimeMillis);
        return PlanStage::IS_EOF;
    }

故正常的返回works会比nReturned多1，这时候isEOF为true（1）：

mongo/src/mongo/db/exec/eof.cpp

bool EOFStage::isEOF() {
        return true;
    }
    
    unique_ptr<PlanStageStats> EOFStage::getStats() {
        _commonStats.isEOF = isEOF();
        return make_unique<PlanStageStats>(_commonStats, STAGE_EOF);
    }

advanced的返回值在命中的时候+1，在skip,eof的时候不会增加如：

mongo/src/mongo/db/exec/skip.cpp

if (PlanStage::ADVANCED == status) {
            // If we're still skipping results...
            if (_toSkip > 0) {
                // ...drop the result.
                --_toSkip;
                _ws->free(id);
                ++_commonStats.needTime;
                return PlanStage::NEED_TIME;
            }
    
            *out = id;
            ++_commonStats.advanced;
            return PlanStage::ADVANCED;

## 后文 ##

第一部分完。

下一部分将针对IndexFilter与Stage进行分析。

尽请期待。

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