mongo回顾（五）

上一篇聊到了索引类型和索引属性，今天来聊聊索引的性能分析
首先说说索引的分析工具explain,我常用的工具是MongoDB compass,在explain标签页就可以得到分析内容

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其中返回结果有三种
queryPlanner，executionStats，allPlansExecution
[https://blog.csdn.net/u014231523/article/details/103437913]
具体可以看，写的很详细(https://blog.csdn.net/u014231523/article/details/103437913) image.png
结果输出主要查看的几个点有stage（执行状态），nReturned（返回文档数），totalKeysExamined（索引扫描文档数，为0未使用索引），totalDocsExamined(扫描文档数）
executionTimeMillis（执行时间)
https://docs.mongodb.com/manual/reference/explain-results/
执行计划的返回结果中尽量不要出现以下stage:
COLLSCAN(全表扫描)
SORT(使用sort但是无index)
不合理的SKIP
SUBPLA(未用到index的$or)
COUNTSCAN(不使用index进行count)

如果一个查询涉及到两个索引，mongo是怎么判断选哪一个？

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索引交集和复合索引的区别
MongoDB可以使用多个索引的交集来完成查询，一个文档的查询涉及到多个索引

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是否用上索引交集可以看看explain的索引状态是否为AND_SORTED或AND_HASH
由于复合索引之前说过有最左匹配原则
{ status: 1, ord_date: -1 }当前索引无法用于
db.orders.find( { ord_date: { $gt: new Date("2014-02-01") } } )
db.orders.find( { } ).sort( { ord_date: 1 } )
但如果拆成两个索引不仅交集可以用上，以上两个查询也可以用上
当然复合索引（覆盖索引）对不用回表的情况，而且排序的性能支持的比较好，若是该表数据量太大，且需要多种索引使用情况，可以考虑用索引交集代替覆盖索引
https://docs.mongodb.com/manual/core/index-intersection/
创建索引是比较昂贵的操作，前台创建的话会阻塞其他操作，可以在后台创建
db.member.createIndex( { city: 1}, {background: true} )

最后补一个知识点，不管是TTL还是mongo的remove操作，和mysql，oracle delete操作一样，磁盘空间并不会被回收，mongo要回收需要执行compact，由于compact会加库级锁，一般这个操作在从库进行