数组字段上的MongoDB索引结果

我有一个集合{学生id:1，教师：[“…”，…]}

按如下顺序完成的步骤：1）由{teachers:“gore}查找

2） 将索引设置为{student\u id:1}

3） 通过{教师：“戈尔”}查找

4） 将索引设置为{teachers:1}

5） 通过{教师：“戈尔”}查找

通过索引教师（数组），结果（花费的时间）并没有那么有效。请有人解释一下发生了什么？我可能做错了什么，请纠正我。结果如下：

d、 查找（{teachers:gore}）.explain（）

{“cursor”：“BasicCursor”，“nscanned”：999999，“nscannedObjects”：999999，“n”：447055，“millis”：1623，“nYields”：0，“nChunkSkips”：0，“isMultiKey”：false，“indexOnly”：false，“indexBounds”：{ }}

d、 ensureIndex（{学生id:1}）

d、 查找（{teachers:“gore”}）。explain（）{“cursor”：“BasicCursor”，“nscanned”：999999，“nscannedObjects”：99999，“n”：447055，“millis”：1300，“nYields”：0，“nChunkSkips”：0，“isMultiKey”：false，“indexOnly”：false，“indexBounds”：{ }}

d、 ensureIndex（{教师：1}）

---

d、 查找（{teachers:“gore”}）。explain（）{“cursor”：“BtreeCursor teachers_1”，“nscanned”：447055，“nscanned objects”：447055，“n”：447055，“millis”：1501，“nYields”：0，“nChunkSkips”：0，“isMultiKey”：true，“indexOnly”：false，“indexBounds”：{“teachers”：[“gore”，“gore”]}您是否反复插入相同的数据？显示BtreeCursor的事实是肯定的，但nscannedObjects的数量太多。您是否反复插入相同的数据？您是否有可能拥有447055个“戈尔”值？如果是这样的话，这就是为什么要花这么长时间的原因。

检查上一个解释结果，

“n”：447055

，这意味着这些文档被匹配并通过查询返回，所以这需要时间。我对毫秒的倒数第二和最后解释查询有一个问题，即在索引之前，它在1300毫秒内访问9999999个文档，而在索引之后，它只访问了一半的文档，仍然需要更多的时间，比第一次对返回的结果数量发表评论还要多1501毫秒。。如果值的范围不是很有选择性，索引将不会有多大帮助（并且可能会慢一些）。您的示例是在999999个文档中查找447055个匹配项，这几乎占集合的50%。在这个比率下，可以更快地读取整个集合并比较结果，而不是使用索引。一个有效的索引将允许查询通过读取更少的数据（相关的索引和数据）更快地缩小结果范围。同样值得注意的是：如果所有的数据和索引都已加载到内存中（并且总大小小于内存），那么后续查询的执行速度将更快。您应该在不使用

explain（）

的情况下跨多个运行对查询计时，以了解有效查询时间——使用或经过的开始/停止时间。

explain（）

includes的计时在正常查询使用中被缓存。@Stennie感谢您提供的信息，它帮助我理解了索引的使用。但我有一个要求，需要从学生id到教师数组和教师到学生id两种方式进行搜索，而且数据太大，所以查询应该运行得更快，是否有其他解决方案？是的，我的要求与我用于测试的结构相同。我也可能有超过50%的文档中包含教师