MongoDB Index hilft nicht Abfrage mit MultiKey-Index

Question

Ich habe eine Sammlung von Dokumenten mit einem MultiKey-Index definiert. Die Leistung der Abfrage ist jedoch ziemlich schlecht für nur 43 KB-Dokumente. Wird ~ 215ms für diese Anfrage als schlecht angesehen? Habe ich den Index richtig definiert, wenn nscanned 43902 ist (was den gesamten Dokumenten in der Sammlung entspricht)?

Dokument:

{ 
    "_id": { 
     "$oid": "50f7c95b31e4920008dc75dc" 
    }, 
    "bank_accounts": [ 
     { 
      "bank_id": { 
       "$oid": "50f7c95a31e4920009b5fc5d" 
      }, 
      "account_id": [ 
       "ff39089358c1e7bcb880d093e70eafdd", 
       "adaec507c755d6e6cf2984a5a897f1e2" 
      ] 
     } 
    ], 
    "created_date": "2013,01,17,09,50,19,274089", 
} 

Index:

{ "bank_accounts.bank_id" : 1 , "bank_accounts.account_id" : 1} 

Abfrage:

db.visitor.find({ "bank_accounts.account_id" : "ff39089358c1e7bcb880d093e70eafdd" , "bank_accounts.bank_id" : ObjectId("50f7c95a31e4920009b5fc5d")}).explain() 

Erklären:

{ 
    "cursor" : "BtreeCursor bank_accounts.bank_id_1_bank_accounts.account_id_1", 
    "isMultiKey" : true, 
    "n" : 1, 
    "nscannedObjects" : 43902, 
    "nscanned" : 43902, 
    "nscannedObjectsAllPlans" : 43902, 
    "nscannedAllPlans" : 43902, 
    "scanAndOrder" : false, 
    "indexOnly" : false, 
    "nYields" : 0, 
    "nChunkSkips" : 0, 
    "millis" : 213, 
    "indexBounds" : { 
     "bank_accounts.bank_id" : [ 
      [ 
       ObjectId("50f7c95a31e4920009b5fc5d"), 
       ObjectId("50f7c95a31e4920009b5fc5d") 
      ] 
     ], 
     "bank_accounts.account_id" : [ 
      [ 
       { 
        "$minElement" : 1 
       }, 
       { 
        "$maxElement" : 1 
       } 
      ] 
     ] 
    }, 
    "server" : "Not_Important" 
} 

Answer 1

Ich sehe drei Faktoren im Spiel.

Zuerst, für Anwendungszwecke, stellen Sie sicher, dass $ elemMatch keine geeignetere Abfrage für diesen Anwendungsfall ist. http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/elemMatch/. Es scheint, als ob es schlecht wäre, wenn die falschen Ergebnisse aufgrund mehrerer Filialdokumente zurückkommen, die die Abfrage erfüllen.

Zweitens stelle ich mir vor, dass der hohe nscanned-Wert durch die unabhängige Abfrage jedes Feldwerts berücksichtigt werden kann. .find ({bank_accounts.bank_id: X}) gegen .find ({"bank_accounts.account_id": Y}). Sie können sehen, dass nscaned für die vollständige Abfrage in etwa gleich ist wie nscaned der größten Unterabfrage. Wenn der Indexschlüssel vollständig als Bereich ausgewertet würde, wäre dies nicht zu erwarten, aber ...

Drittens, die {"bank_accounts.account_id": [[{"$ minElement": 1}, {"$ Die Klausel maxElement ": 1}]]} des EXPLAIN-Plans zeigt, dass auf diesen Teil des Schlüssels kein Bereich angewendet wird.

Nicht wirklich sicher, warum, aber ich vermute, dass es etwas mit der Natur von account_id (ein Array innerhalb eines Filialdokuments innerhalb eines Arrays) zu tun hat. 200ms scheint ungefähr so ​​hoch zu sein.

könnte eine performante Dokument Organisation die account_id denormalize sein -> bank_id Beziehung im Subdokument und speichert:

{"bank_accounts": [ 
{ 
"bank_id": X, 
"account_id: Y, 
}, 
{ 
"bank_id": X, 
"account_id: Z, 
} 
]} 

statt: { "KONTEN": [{ "bank_id": X , „account_id: [Y, Z], }]}

Meine Tests unten zeigen, dass mit dieser Organisation, die Abfrageoptimierer zurück an der Arbeit bekommen und üben eine Reihe auf beiden Tasten:

> db.accounts.insert({"something": true, "blah": [{ a: "1", b: "2"} ] }) 
> db.accounts.ensureIndex({"blah.a": 1, "blah.b": 1}) 
> db.accounts.find({"blah.a": 1, "blah.b": "A RANGE"}).explain() 
{ 
    "cursor" : "BtreeCursor blah.a_1_blah.b_1", 
    "isMultiKey" : false, 
    "n" : 0, 
    "nscannedObjects" : 0, 
    "nscanned" : 0, 
    "nscannedObjectsAllPlans" : 0, 
    "nscannedAllPlans" : 0, 
    "scanAndOrder" : false, 
    "indexOnly" : false, 
    "nYields" : 0, 
    "nChunkSkips" : 0, 
    "millis" : 0, 
    "indexBounds" : { 
     "blah.a" : [ 
      [ 
       1, 
       1 
      ] 
     ], 
     "blah.b" : [ 
      [ 
       "A RANGE", 
       "A RANGE" 
     ] 
    ] 
    } 
}