我有 50 个文件(用于试用)或多或少像这个:

  "_id" : ObjectId("5461c8f0426f727f16010000"),
    "f" : [ 
        {
            "t" : "ry",
            "v" : 1972
        }, 
        {
            "t" : "g",
            "v" : [ 
                "Crime", 
                "Drama"
            ]
        }, 
        {
            "t" : "ml",
            "v" : "English"
        }, 
        {
            "t" : "k",
            "v" : "movie"
        }, 
        {
            "t" : "ai",
            "v" : 972353
        }, 
        {
            "t" : "ec",
            "v" : 46
        }, 
        {
            "t" : "rel",
            "v" : true
        }
    ]
}

我做了如下索引:

{
    "f.t" : 1,
    "f.v" : 1
}

所以我做了以下查询:

db.items.find( 
    {
        "$and": [
            {"f": {$elemMatch: {"t": "ry", "v": {$gt: 1980, $lt: 2000}}}},
            {"f": {$elemMatch: {"t": "g", "v": {$in: ["Drama"]}}}},
                        {"f": {$elemMatch: {"t": "k", "v": "movie"}}}
        ]
    }

).explain()

解释文档:

{
    "cursor" : "BtreeCursor f.t_1_f.v_1",
    "isMultiKey" : true,
    "n" : 6,
    "nscannedObjects" : 50,
    "nscanned" : 50,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 50,
    "nscannedAllPlans" : 50,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 0,
    "indexBounds" : {
        "f.t" : [ 
            [ 
                "k", 
                "k"
            ]
        ],
        "f.v" : [ 
            [ 
                "movie", 
                "movie"
            ]
        ]
    },
    "server" : "b009115.mongolab.com:42700",
    "filterSet" : false,
    "stats" : {
        "type" : "KEEP_MUTATIONS",
        "works" : 51,
        "yields" : 0,
        "unyields" : 0,
        "invalidates" : 0,
        "advanced" : 6,
        "needTime" : 44,
        "needFetch" : 0,
        "isEOF" : 1,
        "children" : [ 
            {
                "type" : "FETCH",
                "works" : 51,
                "yields" : 0,
                "unyields" : 0,
                "invalidates" : 0,
                "advanced" : 6,
                "needTime" : 44,
                "needFetch" : 0,
                "isEOF" : 1,
                "alreadyHasObj" : 0,
                "forcedFetches" : 0,
                "matchTested" : 6,
                "children" : [ 
                    {
                        "type" : "IXSCAN",
                        "works" : 51,
                        "yields" : 0,
                        "unyields" : 0,
                        "invalidates" : 0,
                        "advanced" : 50,
                        "needTime" : 0,
                        "needFetch" : 0,
                        "isEOF" : 1,
                        "keyPattern" : "{ f.t: 1.0, f.v: 1.0 }",
                        "isMultiKey" : 1,
                        "boundsVerbose" : "field #0['f.t']: [\"k\", \"k\"], field #1['f.v']: [\"movie\", \"movie\"]",
                        "yieldMovedCursor" : 0,
                        "dupsTested" : 50,
                        "dupsDropped" : 0,
                        "seenInvalidated" : 0,
                        "matchTested" : 0,
                        "keysExamined" : 50,
                        "children" : []
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

如我所见，它扫描了所有文档 (50)，但只有 6 个是匹配的文档。为什么扫描/匹配的文档比率如此之低(是吗？)。有没有更好的改进方法？

谢谢!

最佳答案

如前所述，它不是“文档”，而是“对象”，但您不会是第一个不完全理解 .explain() 输出的人。

简单地说，您的索引中有一个“数组”元素(实际上是允许的最大“两个”)，这意味着您的索引就是我们所说的“MultiKey”。这意味着在非常基本的术语中，“复合”索引具有其中指定值的“所有可能组合”。

因此，索引数据的“非常基本” View 可能如下所示:

{ "f.t": "ry", "f.v": 1972 },
{ "f.t": "g",  "f.v": "Crime" },
{ "f.t": "g",  "f.v": "Drama" }

简而言之，这是“三”(3) 个条目，对应于您的集合中将在集合中扫描的“单个文档”。

当然，考虑到您的查询条件，“向下过滤”。所以在这里寻找 "f.t": "g" 意味着“两个”(2) 个扫描对象。

这本质上是“对象”和“文档”之间与查询规划器提供的输出有关的区别。

注意:“地理空间”类型查询也有类似的情况，基于引擎实际存储事物的方式以及在与查询交互时如何检索它们，并在此处解释输出报告超出预期文档的“类似”“文档扩展”数数。但这只是索引中以这种方式处理的“对象”。

所以:

• n 是“结果”文件
• nScannedObjects 是对象

关于mongodb - 为什么查询扫描它找到的文档的 8 倍 - MongoDB，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30843408/