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在Mongodb中，主键（IDHACK）和次键（IXSCAN）的工作过程有什么不同？

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在Mongodb中，主键（IDHACK）和次键（IXSCAN）的工作过程有什么不同？,mongodb,Mongodb,我做了一些测试来比较主键和辅键之间的find（）性能 我在一个集合中插入了一百万个虚拟数据，一个对象看起来像贝娄 { "_id" : "1/1/1", "1stDocumentNum : "1/1/1" } 在插入所有虚拟数据之后，“\u id”字段已经有了一个索引（主键），Mongodb会自动分配给\u id字段，我在“1stDocumentNum”字段（辅助键）上创建了额外的索引 当我试着用两种不同的方法找到一个物体 查找具有“_id”字段的对象 查找具有“1stDocumentNum

我做了一些测试来比较主键和辅键之间的find（）性能

我在一个集合中插入了一百万个虚拟数据，一个对象看起来像贝娄

{ "_id" : "1/1/1",
  "1stDocumentNum : "1/1/1"
}
在插入所有虚拟数据之后，“\u id”字段已经有了一个索引（主键），Mongodb会自动分配给\u id字段，我在“1stDocumentNum”字段（辅助键）上创建了额外的索引

当我试着用两种不同的方法找到一个物体

  • 查找具有“_id”字段的对象
  • 查找具有“1stDocumentNum”字段的对象
    • 结果如下所示

    使用Jmeter、Nginx、Php

  • 查找具有“_id”字段的对象 每秒吞吐量：10622
    • 在explain（）中

  • 查找具有“1stDocumentNum”字段的对象 每秒吞吐量：8751
    • 在explain（）中

    我想知道IDHACK和IXSCAN之间有什么区别，以及它们是如何工作的

    如果它们的工作方式完全相同，那么吞吐量不同的原因在于explain（）中的阶段数

    有人能帮我理解吗？
    提前谢谢

    IDHACK表示您的查询已选择使用\u id字段索引。
    IXSCAN表示您的查询正在使用常规索引

    它只是关于查询路径优化

    默认情况下，“\u id”是具有哈希索引的字段，对于小数据集，哈希索引的工作速度较慢（哈希开销）。

    “1stDocumentNum”：1是一个二叉树索引，对于小数据集，它工作得更快

    这就是为什么在您的示例中1stDocumentNum索引比_id更快的原因

    尝试对100亿个文档运行相同的测试，您会发现散列索引的工作速度更快（通常，…取决于散列算法的分布）。

    IDHACK意味着您的查询已选择使用id字段索引。
    IXSCAN表示您的查询正在使用常规索引

    它只是关于查询路径优化

    默认情况下，“\u id”是具有哈希索引的字段，对于小数据集，哈希索引的工作速度较慢（哈希开销）。

    “1stDocumentNum”：1是一个二叉树索引，对于小数据集，它工作得更快

    这就是为什么在您的示例中1stDocumentNum索引比_id更快的原因

    尝试对100亿个文档运行相同的测试，您将看到散列索引工作得更快（通常，…取决于散列算法的分布）。

    IDHACK
    意味着查询使用了
    \u id
    索引，并绕过了查询计划阶段。“hack”是指绕过查询计划，因为
    \u id
    既是必需的，也是唯一的。默认情况下，
    \u id
    索引不会散列（并且MongoDB中散列的索引值仍然存储为B树）。没有足够的信息来理解问题中的比较结果，但它肯定与哈希索引无关。谢谢您的回复！虽然我需要更多地了解你的观点，但我还是接受了你的答案
    IDHACK
    表示查询使用了
    \u id
    索引并绕过了查询计划阶段。“hack”是指绕过查询计划，因为
    \u id
    既是必需的，也是唯一的。默认情况下，
    \u id
    索引不会散列（并且MongoDB中散列的索引值仍然存储为B树）。没有足够的信息来理解问题中的比较结果，但它肯定与哈希索引无关。谢谢您的回复！虽然我需要更多地了解你的观点，但我还是接受了你的答案！请使用
    explain（true）
    （所有候选计划）和特定版本的MongoDB服务器（x.y.z）编辑您的问题，以包含第二次查询的结果。您的测试是仅使用读取还是在同一集合上发生并发写入？
    IDHACK
    阶段意味着查询使用了
    \u id
    索引，并绕过了通常的查询。如果存在多个候选计划或频繁的计划重新评估，二次查询可能会有额外的开销，但在查询计划之外，两个索引的执行应该类似。完整的
    explain（true）
    output（aka）将提供更多关于不同查询路径是否正在做更多工作的信息。根据您的MongoDB服务器版本可能有所不同。谢谢您，Steenie！你给了我很多分数，我可以检查更多。非常感谢您的评论：）请编辑您的问题，将第二次查询的结果包含在
    explain（true）
    （所有候选计划）和您的特定版本的MongoDB服务器（x.y.z）中。您的测试是仅使用读取还是在同一集合上发生并发写入？
    IDHACK
    阶段意味着查询使用了
    \u id
    索引，并绕过了通常的查询。如果存在多个候选计划或频繁的计划重新评估，二次查询可能会有额外的开销，但在查询计划之外，两个索引的执行应该类似。完整的
    explain（true）
    output（aka）将提供更多关于不同查询路径是否正在做更多工作的信息。根据您的MongoDB服务器版本可能有所不同。谢谢您，Steenie！你给了我很多分数，我可以检查更多。我非常感谢你的评论：） 
    "winningPlan" : {
"stage" : "IDHACK"
},

    "winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"1stDocumentNum" : 1
},