深入理解MongoDB的復(fù)合索引

更新時間：2018年03月26日 10:17:37 作者：Fundebug

對于MongoDB的多鍵查詢，創(chuàng)建復(fù)合索引可以有效提高性能。這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于MongoDB復(fù)合索引的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面來一起看看吧。

為什么需要索引？

當(dāng)你抱怨MongoDB集合查詢效率低的時候，可能你就需要考慮使用索引了，為了方便后續(xù)介紹，先科普下MongoDB里的索引機(jī)制（同樣適用于其他的數(shù)據(jù)庫比如mysql）。

mongo-9552:PRIMARY&gt; db.person.find()
{ "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jack", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("571b5dae1b0d530a03b3ce83"), "name" : "rose", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("571b5db81b0d530a03b3ce84"), "name" : "jack", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("571b5dc21b0d530a03b3ce85"), "name" : "tony", "age" : 21 }
{ "_id" : ObjectId("571b5dc21b0d530a03b3ce86"), "name" : "adam", "age" : 18 }

當(dāng)你往某各個集合插入多個文檔后，每個文檔在經(jīng)過底層的存儲引擎持久化后，會有一個位置信息，通過這個位置信息，就能從存儲引擎里讀出該文檔。比如mmapv1引擎里，位置信息是『文件id + 文件內(nèi)offset 』，在wiredtiger存儲引擎（一個KV存儲引擎）里，位置信息是wiredtiger在存儲文檔時生成的一個key，通過這個key能訪問到對應(yīng)的文檔；為方便介紹，統(tǒng)一用pos(position的縮寫)來代表位置信息。

什么是復(fù)合索引？

復(fù)合索引，即Compound Index，指的是將多個鍵組合到一起創(chuàng)建索引，這樣可以加速匹配多個鍵的查詢。不妨通過一個簡單的示例理解復(fù)合索引。

students集合如下：

db.students.find().pretty()
{
 "_id" : ObjectId("5aa7390ca5be7272a99b042a"),
 "name" : "zhang",
 "age" : "15"
}
{
 "_id" : ObjectId("5aa7393ba5be7272a99b042b"),
 "name" : "wang",
 "age" : "15"
}
{
 "_id" : ObjectId("5aa7393ba5be7272a99b042c"),
 "name" : "zhang",
 "age" : "14"
}

在name和age兩個鍵分別創(chuàng)建了索引(_id自帶索引)：

db.students.getIndexes()
[
 {
 "v" : 1,
 "key" : {
 "name" : 1
 },
 "name" : "name_1",
 "ns" : "test.students"
 },
 {
 "v" : 1,
 "key" : {
 "age" : 1
 },
 "name" : "age_1",
 "ns" : "test.students"
 }
]

當(dāng)進(jìn)行多鍵查詢時，可以通過explian()分析執(zhí)行情況(結(jié)果僅保留winningPlan)：

db.students.find({name:"zhang",age:"14"}).explain()
"winningPlan":
{
 "stage": "FETCH",
 "filter":
 {
  "name":
  {
   "$eq": "zhang"
  }
 },
 "inputStage":
 {
  "stage": "IXSCAN",
  "keyPattern":
  {
   "age": 1
  },
  "indexName": "age_1",
  "isMultiKey": false,
  "isUnique": false,
  "isSparse": false,
  "isPartial": false,
  "indexVersion": 1,
  "direction": "forward",
  "indexBounds":
  {
   "age": [
    "[\"14\", \"14\"]"
   ]
  }
 }
}

由winningPlan可知，這個查詢依次分為IXSCAN和FETCH兩個階段。IXSCAN即索引掃描，使用的是age索引；FETCH即根據(jù)索引去查詢文檔，查詢的時候需要使用name進(jìn)行過濾。

為name和age創(chuàng)建復(fù)合索引：

db.students.createIndex({name:1,age:1})
db.students.getIndexes()
[
 {
 "v" : 1,
 "key" : {
 "name" : 1,
 "age" : 1
 },
 "name" : "name_1_age_1",
 "ns" : "test.students"
 }
]

有了復(fù)合索引之后，同一個查詢的執(zhí)行方式就不同了：

db.students.find({name:"zhang",age:"14"}).explain()
"winningPlan":
{
 "stage": "FETCH",
 "inputStage":
 {
  "stage": "IXSCAN",
  "keyPattern":
  {
   "name": 1,
   "age": 1
  },
  "indexName": "name_1_age_1",
  "isMultiKey": false,
  "isUnique": false,
  "isSparse": false,
  "isPartial": false,
  "indexVersion": 1,
  "direction": "forward",
  "indexBounds":
  {
   "name": [
    "[\"zhang\", \"zhang\"]"
   ],
   "age": [
    "[\"14\", \"14\"]"
   ]
  }
 }
}

由winningPlan可知，這個查詢的順序沒有變化，依次分為IXSCAN和FETCH兩個階段。但是，IXSCAN使用的是name與age的復(fù)合索引；FETCH即根據(jù)索引去查詢文檔，不需要過濾。

這個示例的數(shù)據(jù)量太小，并不能看出什么問題。但是實際上，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大，IXSCAN返回的索引比較多時，F(xiàn)ETCH時進(jìn)行過濾將非常耗時。接下來將介紹一個真實的案例。

定位MongoDB性能問題

隨著接收的錯誤數(shù)據(jù)不斷增加，我們Fundebug已經(jīng)累計處理3.5億錯誤事件，這給我們的服務(wù)不斷帶來性能方面的挑戰(zhàn)，尤其對于MongoDB集群來說。

對于生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，配置profile，可以記錄MongoDB的性能數(shù)據(jù)。執(zhí)行以下命令，則所有超過1s的數(shù)據(jù)庫讀寫操作都會被記錄下來。

db.setProfilingLevel(1,1000)

查詢profile所記錄的數(shù)據(jù)，會發(fā)現(xiàn)events集合的某個查詢非常慢：

db.system.profile.find().pretty()
{
 "op" : "command",
 "ns" : "fundebug.events",
 "command" : {
 "count" : "events",
 "query" : {
 "createAt" : {
 "$lt" : ISODate("2018-02-05T20:30:00.073Z")
 },
 "projectId" : ObjectId("58211791ea2640000c7a3fe6")
 }
 },
 "keyUpdates" : 0,
 "writeConflicts" : 0,
 "numYield" : 1414,
 "locks" : {
 "Global" : {
 "acquireCount" : {
 "r" : NumberLong(2830)
 }
 },
 "Database" : {
 "acquireCount" : {
 "r" : NumberLong(1415)
 }
 },
 "Collection" : {
 "acquireCount" : {
 "r" : NumberLong(1415)
 }
 }
 },
 "responseLength" : 62,
 "protocol" : "op_query",
 "millis" : 28521,
 "execStats" : {
 },
 "ts" : ISODate("2018-03-07T20:30:59.440Z"),
 "client" : "192.168.59.226",
 "allUsers" : [ ],
 "user" : ""
}

events集合中有數(shù)億個文檔，因此count操作比較慢也不算太意外。根據(jù)profile數(shù)據(jù)，這個查詢耗時28.5s，時間長得有點離譜。另外，numYield高達(dá)1414，這應(yīng)該就是操作如此之慢的直接原因。根據(jù)MongoDB文檔，numYield的含義是這樣的：

The number of times the operation yielded to allow other operations to complete. Typically, operations yield when they need access to data that MongoDB has not yet fully read into memory. This allows other operations that have data in memory to complete while MongoDB reads in data for the yielding operation.

這就意味著大量時間消耗在讀取硬盤上，且讀了非常多次?？梢酝茰y，應(yīng)該是索引的問題導(dǎo)致的。

不妨使用explian()來分析一下這個查詢(僅保留executionStats)：

db.events.explain("executionStats").count({"projectId" : ObjectId("58211791ea2640000c7a3fe6"),createAt:{"$lt" : ISODate("2018-02-05T20:30:00.073Z")}})
"executionStats":
{
 "executionSuccess": true,
 "nReturned": 20853,
 "executionTimeMillis": 28055,
 "totalKeysExamined": 28338,
 "totalDocsExamined": 28338,
 "executionStages":
 {
  "stage": "FETCH",
  "filter":
  {
   "createAt":
   {
    "$lt": ISODate("2018-02-05T20:30:00.073Z")
   }
  },
  "nReturned": 20853,
  "executionTimeMillisEstimate": 27815,
  "works": 28339,
  "advanced": 20853,
  "needTime": 7485,
  "needYield": 0,
  "saveState": 1387,
  "restoreState": 1387,
  "isEOF": 1,
  "invalidates": 0,
  "docsExamined": 28338,
  "alreadyHasObj": 0,
  "inputStage":
  {
   "stage": "IXSCAN",
   "nReturned": 28338,
   "executionTimeMillisEstimate": 30,
   "works": 28339,
   "advanced": 28338,
   "needTime": 0,
   "needYield": 0,
   "saveState": 1387,
   "restoreState": 1387,
   "isEOF": 1,
   "invalidates": 0,
   "keyPattern":
   {
    "projectId": 1
   },
   "indexName": "projectId_1",
   "isMultiKey": false,
   "isUnique": false,
   "isSparse": false,
   "isPartial": false,
   "indexVersion": 1,
   "direction": "forward",
   "indexBounds":
   {
    "projectId": [
     "[ObjectId('58211791ea2640000c7a3fe6'), ObjectId('58211791ea2640000c7a3fe6')]"
    ]
   },
   "keysExamined": 28338,
   "dupsTested": 0,
   "dupsDropped": 0,
   "seenInvalidated": 0
  }
 }
}

可知，events集合并沒有為projectId與createAt建立復(fù)合索引，因此IXSCAN階段采用的是projectId索引，其nReturned為28338; FETCH階段需要根據(jù)createAt進(jìn)行過濾，其nReturned為20853，過濾掉了7485個文檔；另外，IXSCAN與FETCH階段的executionTimeMillisEstimate分別為30ms和27815ms，因此基本上所有時間都消耗在了FETCH階段，這應(yīng)該是讀取硬盤導(dǎo)致的。

創(chuàng)建復(fù)合索引

沒有為projectId和createAt創(chuàng)建復(fù)合索引是個尷尬的錯誤，趕緊補(bǔ)救一下：

db.events.createIndex({projectId:1,createTime:-1},{background: true})

在生產(chǎn)環(huán)境構(gòu)建索引這種事最好是晚上做，這個命令一共花了大概7個小時吧！background設(shè)為true，指的是不要阻塞數(shù)據(jù)庫的其他操作，保證數(shù)據(jù)庫的可用性。但是，這個命令會一直占用著終端，這時不能使用CTRL + C，否則會終止索引構(gòu)建過程。

復(fù)合索引創(chuàng)建成果之后，前文的查詢就快了很多(僅保留executionStats)：

db.javascriptevents.explain("executionStats").count({"projectId" : ObjectId("58211791ea2640000c7a3fe6"),createAt:{"$lt" : ISODate("2018-02-05T20:30:00.073Z")}})
"executionStats":
{
 "executionSuccess": true,
 "nReturned": 0,
 "executionTimeMillis": 47,
 "totalKeysExamined": 20854,
 "totalDocsExamined": 0,
 "executionStages":
 {
  "stage": "COUNT",
  "nReturned": 0,
  "executionTimeMillisEstimate": 50,
  "works": 20854,
  "advanced": 0,
  "needTime": 20853,
  "needYield": 0,
  "saveState": 162,
  "restoreState": 162,
  "isEOF": 1,
  "invalidates": 0,
  "nCounted": 20853,
  "nSkipped": 0,
  "inputStage":
  {
   "stage": "COUNT_SCAN",
   "nReturned": 20853,
   "executionTimeMillisEstimate": 50,
   "works": 20854,
   "advanced": 20853,
   "needTime": 0,
   "needYield": 0,
   "saveState": 162,
   "restoreState": 162,
   "isEOF": 1,
   "invalidates": 0,
   "keysExamined": 20854,
   "keyPattern":
   {
    "projectId": 1,
    "createAt": -1
   },
   "indexName": "projectId_1_createTime_-1",
   "isMultiKey": false,
   "isUnique": false,
   "isSparse": false,
   "isPartial": false,
   "indexVersion": 1
  }
 }
}

可知，count操作使用了projectId和createAt的復(fù)合索引，因此非?？欤换?6ms，性能提升了將近600倍！??！對比使用復(fù)合索引前后的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)totalDocsExamined從28338降到了0,表示使用復(fù)合索引之后不再需要去查詢文檔，只需要掃描索引就好了，這樣就不需要去訪問磁盤了，自然快了很多。

參考