MongoDB查询非常慢（使用索引）
这是我的问题MongoDB查询非常慢（使用索引）,mongodb,Mongodb,这是我的问题 db.getCollection("images").find({ "$and": [ { "text": { "$ne": null } }, { "text": { "$ne": "" } }, ], "width":"3120" }) 和解释结果： { "queryPlanner" : { "plannerVersion" : 1.0, "namespace" : "mhx
db.getCollection("images").find({
"$and": [
{ "text": { "$ne": null } },
{ "text": { "$ne": "" } },
],
"width":"3120"
})
解释结果：
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1.0,
"namespace" : "mhxy.images",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"$and" : [
{
"width" : {
"$eq" : "3120"
}
},
{
"text" : {
"$not" : {
"$eq" : null
}
}
},
{
"text" : {
"$not" : {
"$eq" : ""
}
}
}
]
},
"queryHash" : "7DCCCA85",
"planCacheKey" : "5D3F5173",
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"filter" : {
"$and" : [
{
"text" : {
"$not" : {
"$eq" : null
}
}
},
{
"text" : {
"$not" : {
"$eq" : ""
}
}
}
]
},
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"width" : 1.0
},
"indexName" : "idx_width",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"width" : [
]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2.0,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"width" : [
"[\"3120\", \"3120\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [
{
"stage" : "FETCH",
"filter" : {
"width" : {
"$eq" : "3120"
}
},
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"text" : 1.0
},
"indexName" : "idx_text",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"text" : [
]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2.0,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"text" : [
"[MinKey, undefined)",
"(null, \"\")",
"(\"\", MaxKey]"
]
}
}
},
{
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"text" : 1.0,
"width" : 1.0
},
"indexName" : "idx_text_width",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"text" : [
],
"width" : [
]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2.0,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"text" : [
"[MinKey, undefined)",
"(null, \"\")",
"(\"\", MaxKey]"
],
"width" : [
"[\"3120\", \"3120\"]"
]
}
}
}
]
},
"serverInfo" : {
"host" : "...",
"port" : 27017.0,
"version" : "4.2.1",
"gitVersion" : "edf6d45851c0b9ee15548f0f847df141764a317e"
},
"ok" : 1.0
}
此集合的大小超过13Gb。并记录如下：
{
"_id" : ObjectId("5dbac8665ef144e92017e190"),
"o_img" : BinData(0, "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/4gIo.. 1103798 more bytes"),
"c_img" : BinData(0, "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/4gIo.. 81058 more bytes"),
"date" : ISODate("2019-10-31T11:41:26.238+0000"),
"text" : "....",
"correct_text" : "....",
"bit" : "119667",
"width" : "3120",
"height" : "1440"
}
似乎查询过程的每一步都会命中索引
但查询至少需要20秒
此外，我发现mongodb占用了我电脑90%以上的内存
我的电脑内存太小了吗？我可以让mongodb不将二进制数据加载到内存中吗？是的，t-“不等式运算符$ne不是很有选择性，因为它经常匹配索引的大部分。因此，在许多情况下，带有索引的$ne查询的性能可能不比必须扫描集合中所有文档的$ne查询好。另请参阅。”注意MinKey
和MaxKey
。正如手册所解释的，扫描整个索引要比扫描整个集合稍微好一些，但是您的查询条件基本上是未绑定的，这就是为什么需要花费很长时间的原因。值得注意的是，这里的索引似乎被定义为text\u width
，这意味着text
被标记为谓词（第一部分）。您的查询在第二部分中查找精确匹配。因此，相反，将索引定义为width\u text
，将大大改善情况。