MongoDB 查詢分析
MongoDB 查詢分析可以確定我們建議的索引是否有效，是查詢語句性能分析的重要工具。
MongoDB 查詢分析常用函數有：explain() 和 hint()。
使用 explain()
explain 操作提供了查詢資訊，使用索引及查詢統計等。有利于我們對索引的優化。
接下來我們在 users 集合中建立 gender 和 user_name 的索引：
>db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})
現在在查詢語句中使用 explain ：
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
以上的 explain() 查詢傳回如下結果：
{
"cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 0,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 0,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : true,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"gender" : [
[
"M",
"M"
]
],
"user_name" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
]
}
}
現在，我們看看這個結果集的字段：
indexOnly: 字段為 true ，表示我們使用了索引。
cursor：因為這個查詢使用了索引，MongoDB中索引存儲在B樹結構中，是以這是也使用了BtreeCursor類型的遊标。如果沒有使用索引，遊标的類型是BasicCursor。這個鍵還會給出你所使用的索引的名稱，你通過這個名稱可以檢視目前資料庫下的system.indexes集合(系統自動建立，由于存儲索引資訊，這個稍微會提到)來得到索引的詳細資訊。
n：目前查詢傳回的文檔數量。
nscanned/nscannedObjects：表明目前這次查詢一共掃描了集合中多少個文檔，我們的目的是，讓這個數值和傳回文檔的數量越接近越好。
millis：目前查詢所需時間，毫秒數。
indexBounds：目前查詢具體使用的索引。
使用 hint()
雖然MongoDB查詢優化器一般工作的很不錯，但是也可以使用hints來強迫MongoDB使用一個指定的索引。
這種方法某些情形下會提升性能。 一個有索引的collection并且執行一個多字段的查詢(一些字段已經索引了)。
如下查詢執行個體指定了使用 gender 和 user_name 索引字段來查詢：
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
可以使用 explain() 函數來分析以上查詢：
>db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()