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Query Optimization

Query optimization in MongoDB​

  • indexes:
  • single field index: when filtering by a single field
  • compound field index: when filtering by many fields at the same time
  • multikey index: array fields
  • text index: full-text search in many fields in same collection
  • wildcard index: to handle metadata, schemaless design, filter for fields that you don't know yet
  • geospatial index: to filter by location, near, intersection and more
  • batching queries
    https://twitter.com/sseraphini/status/1271150022483214338

https://www.mongodb.com/docs/manual/core/query-optimization/
notes: Os índices melhoram a eficiência das operações de leitura reduzindo a quantidade de dados que as operações de consulta precisam processar. Isso simplifica o trabalho associado ao preencimento de consultas no mongoDB.

Criar um índice para dar suporte a operações de leitura​

Se seu aplicativo consultar uma coleção em um determinado campo ou conjunto de campos, um índice no campo consultado ou um índice composto no conjunto de campos pode impedir que a consulta verifique toda a coleção para localizar e retornar os resultados da consulta.
https://emptysqua.re/blog/optimizing-mongodb-compound-indexes/

Range Query​

BasicCursor: significa que o mongoDB teve que fazer uma varredura completa pela coleção. Isso não funcionará quando tiver milhões de dados, iria ficar bastante lento, então é recomendado adicionar um índice ao campo pesquisado.

BtreeCursor + nome do índice: o "nscanned" caiu de 4 para 3, porque o mongo usou um índice para ir diretamente aos documentos necessários, pulando aquele cujo timestamp está fora do intervalo.

Para consultas indexadas, nscanned é o número de _chaves de índice_ no intervalo que o Mongo escaneou e nscannedObjects é o número de documentos que foram examinados para chegar ao resultado final.

nscanned >= nscannedObjects >= n nscanned = nscannedObjects = n

Para consultas simples, você deseja que os três números sejam iguais. Isso significa que você criou o índice ideal e o Mongo o está usando.

Equality Plus Range Query​

A ordem é importante nos índices compostos do MongoDB, como em qualquer banco de dados. Se eu fizer um índice com "anônimo" primeiro, o Mongo pode pular direto para a seção do índice com comentários assinados e, em seguida, fazer uma varredura de intervalo do timestamp 2 a 4.

  • testes de igualdade antes dos filtros de intervalo

Vamos considerar se valeu a pena incluir "anônimo" no índice. Em um sistema com milhões de comentários e milhões de consultas por dia, reduzir o nscanned pode melhorar consideravelmente o rendimento.