As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Análise do plano de consulta
A análise do plano de consulta por meio do plano de explicação fornece informações essenciais sobre o desempenho das consultas do Amazon DocumentDB. O plano de consulta com ExecutionStats revela as principais métricas, incluindo:
-
Documentos devolvidos por estágio (nReturned)
-
Tempos de execução específicos do estágio (estimativa) executionTimeMillis
-
Duração da geração do plano (planningTimeMillis)
Ao examinar a saída do plano de consulta, os desenvolvedores podem analisar os padrões de execução, avaliar a utilização do índice e identificar possíveis oportunidades de otimização nos estágios do pipeline de consulta.
Para analisar o plano de consulta, você pode usar o comando explain () nos formatos a seguir.
db.runCommand({explain: {query document}, verbosity: "executionStats"}) db.collection.find().explain("executionStats");
Veja a seguir um exemplo de operação:
db.collection.find({ companyname: { '$eq': 'ANYCOMPANY' }, isDeleted: { '$eq': false } }).sort({"createdAt":1}).limit(2).explain("executionStats");
A saída dessa operação é semelhante à seguinte:
{ queryPlanner: { plannerVersion: 2, namespace: 'limit_test.test', winningPlan: { stage: 'LIMIT_SKIP', inputStage: { stage: 'SORT', sortPattern: { createdAt: 1 }, inputStage: { stage: 'IXSCAN', indexName: 'companyname_1_createdAt_1_isDeleted_1', direction: 'forward', indexCond: { '$and': [ { companyname: { '$eq': 'ANYCOMPANY' } }, { isDeleted: { '$eq': false } } ] } } } } }, indexFilterSet: false, indexFilterApplied: false, executionStats: { executionSuccess: true, executionTimeMillis: '4.186', planningTimeMillis: '3.909', executionStages: { stage: 'LIMIT_SKIP', nReturned: '2', executionTimeMillisEstimate: '0.199', inputStage: { stage: 'SORT', nReturned: '2', executionTimeMillisEstimate: '0.197', sortPattern: { createdAt: 1 }, inputStage: { stage: 'IXSCAN', nReturned: '34', executionTimeMillisEstimate: '0.151', indexName: 'companyname_1_createdAt_1_isDeleted_1', direction: 'forward', indexCond: { '$and': [ { companyname: { '$eq': 'ANYCOMPANY' } }, { isDeleted: { '$eq': false } } ] } } } } }, serverInfo: { host: 'demo-cluster', port: 27017, version: '5.0.0' }, ok: 1, operationTime: Timestamp({ t: 1759915116, i: 1 }) }
Abaixo está uma análise detalhada de um plano de execução de consultas do Amazon DocumentDB, detalhando cada componente e suas características de desempenho.
Cronometragem geral
executionTimeMillis representa o tempo total gasto pela consulta, incluindo o tempo de planejamento.
planningTimeMillis representa o tempo total de planejamento gasto pela consulta.
Estágios de execução
Ele descreve o step-by-step processo que o Amazon DocumentDB usa para executar uma consulta, mostrando como os dados fluem por meio de diferentes operações.
"executionStages": { "stage": "[STAGE_NAME]", "nReturned": "[NUMBER_OF_DOCS]", "executionTimeMillisEstimate": "[TIME]", "inputStage": { // Nested stages } }
Estágios comuns em um plano de consulta
Abaixo estão os estágios comuns de execução em um plano de consulta. Cada estágio retorna as métricas executionTimeMillis Estimate (tempo de execução) e nReturned (número de documentos) para ajudar a avaliar o desempenho da consulta em cada estágio.
COLLSCAN (Digitalização de coleção)
-
Digitaliza todo o documento da coleção por documento
-
nReturned: retorna todos os documentos correspondentes na coleção
-
Pode ser uma operação cara, vista quando nenhum índice está disponível
IXSCAN (Digitalização de índice)
-
Usa um índice para encontrar documentos correspondentes
-
nReturned: Somente documentos correspondentes com base no índice
-
Operação eficiente, preferida ao COLLSCAN
SORT
-
Classifica documentos com base em campos especificados
-
Se o atributo de classificação na consulta não fizer parte de um índice, esse estágio aparecerá explicitamente
-
nRetornado: Mesmo número dos documentos de entrada
-
Consome muita memória para grandes conjuntos de resultados. Para otimizar, adicione o nome do campo de classificação a um índice
LIMIT_SKIP
-
Controla o número de documentos devolvidos e ignorados
-
nRetornado: Limitado pelo valor LIMITE
-
Usado para operações de paginação ou LIMIT
SUBVARREDURA
-
Executa operações de consulta aninhadas
-
nReturned: varia com base nos resultados da subconsulta
-
Usado em consultas complexas com vários estágios
Estágios com alta executionTimeMillis estimativa são bons candidatos para otimização.
nota
No momento, o parâmetro ExecutionStats não oferece suporte aos comandos de atualização e exclusão.
Compreendendo os documentos examinados em Explique as estatísticas de execução do plano
Quando você executa uma consulta comexplain("executionStats"), o Amazon DocumentDB fornece métricas de exame que ajudam você a entender quantos documentos foram digitalizados para produzir os resultados da consulta. Essas métricas são úteis para identificar planos de consulta ineficientes e otimizar o desempenho.
nota
Disponível somente no Amazon DocumentDB 8.0.0+.
Campos
| Campo | Description | Nível |
|---|---|---|
| totalDocsExamined | Número total de documentos examinados em todos os estágios de execução. | ExecutionStats de alto nível |
| Documentos examinados | Número de documentos examinados por um estágio específico de execução. | Nível de estágio |
O docsExamined campo aparece nos seguintes estágios:
| Estágio | Description |
|---|---|
| COLLSCAN | Digitalização da coleção. Todos os documentos da coleção são examinados. |
| IXSCAN | Escaneamento de índice. Somente documentos que correspondam à condição do índice são examinados. |
| FETCH | Quando o otimizador recupera documentos em um estágio separado do IXSCAN, o estágio FETCH relata DocsExamined. Nos planos de escaneamento de índice, os estágios secundários do IXSCAN não relatam DocsExamined. Nos planos $lookup, tanto o estágio FETCH quanto seus estágios secundários podem relatar DocsExamined. |
nota
docsExaminednão aparece nos estágios do IXONLYSCAN porque a consulta é satisfeita inteiramente a partir do índice sem acessar documentos.
Mostrar documentos examinados na saída do Explain Plan ExecutionStats
Os exemplos a seguir usam uma coleção com 500.000 documentos e demonstram como isso docsExamined muda em diferentes estágios de execução da consulta.
Crie dados de amostra:
for (let i = 0; i < 500000; i++) { db.coll.insertOne({ number: i, arr: [i, [i+1]], value: "test", bool: i % 2 === 0 }); }
Digitalização de coleção (COLLSCAN)
Sem um índice, o Amazon DocumentDB executa uma varredura completa da coleção.
db.coll.find({ "number": { "$lt": 500 } }).explain("executionStats").executionStats
Saída:
{ "executionSuccess" : true, "nReturned" : "500", "executionTimeMillis" : "282.055", "planningTimeMillis" : "0.085", "totalDocsExamined" : "500000", "executionStages" : { "stage" : "COLLSCAN", "nReturned" : "500", "executionTimeMillisEstimate" : "281.915", "docsExamined" : "500000", "filter" : { "number" : { "$lt" : 500 } } } }
Todos os 500.000 documentos foram examinados para retornar 500 resultados. Criar um índice no campo numérico melhora isso.
Análise de índice (IXSCAN)
db.coll.createIndex({ number: 1 }); db.coll.find({ "number": { "$lt": 5000 } }).explain("executionStats").executionStats
Saída:
{ "executionSuccess" : true, "nReturned" : "5000", "executionTimeMillis" : "3.047", "planningTimeMillis" : "0.296", "totalDocsExamined" : "5000", "executionStages" : { "stage" : "IXSCAN", "nReturned" : "5000", "executionTimeMillisEstimate" : "2.576", "indexName" : "number_1", "direction" : "forward", "docsExamined" : "5000", "indexCond" : { "$and" : [ { "number" : { "$lt" : 5000 } } ] } } }
Com o índice, apenas 5.000 dos 500.000 documentos foram examinados e buscados, correspondendo ao número retornado. A condição do índice filtrou 495.000 documentos que não correspondiam à consulta.
Digitalização de índice com filtro residual
db.coll.find({ "number": { "$lt": 5000 }, "arr": { "$gt": 4000 } }).explain("executionStats").executionStats
Saída:
{ "executionSuccess" : true, "nReturned" : "999", "executionTimeMillis" : "15.367", "planningTimeMillis" : "0.115", "totalDocsExamined" : "5000", "executionStages" : { "stage" : "IXSCAN", "nReturned" : "999", "executionTimeMillisEstimate" : "15.170", "indexName" : "number_1", "direction" : "forward", "docsExamined" : "5000", "indexCond" : { "$and" : [ { "number" : { "$lt" : 5000 } } ] }, "filter" : { "arr" : { "$gt" : 4000 } } } }
A condição do índice correspondeu a 5.000 documentos de 500.000 e, em seguida, o filtro residual arr reduziu o resultado para 999. O docsExamined valor de 5.000 reflete todos os documentos examinados após a condição do índice, mas antes da aplicação do filtro residual.
Busque com o IXSCAN
db.coll.find({ "$or": [{ "number": { "$lt": 100000 } }, { "number": { "$gt": 400000 } }] }).explain("executionStats").executionStats
Saída:
{ "executionSuccess" : true, "nReturned" : "199999", "executionTimeMillis" : "899.801", "planningTimeMillis" : "0.183", "totalDocsExamined" : "199999", "executionStages" : { "stage" : "FETCH", "nReturned" : "199999", "executionTimeMillisEstimate" : "894.141", "docsExamined" : "199999", "inputStage" : { "stage" : "IXOR", "nReturned" : "0", "executionTimeMillisEstimate" : "874.897", "inputStages" : [ { "stage" : "IXSCAN", "nReturned" : "100000", "executionTimeMillisEstimate" : "462.208", "indexName" : "number_1", "indexCond" : { "$and" : [ { "number" : { "$lt" : 100000 } } ] } }, { "stage" : "IXSCAN", "nReturned" : "99999", "executionTimeMillisEstimate" : "412.684", "indexName" : "number_1", "indexCond" : { "$and" : [ { "number" : { "$gt" : 400000 } } ] } } ] } } }
Quando o otimizador Amazon DocumentDB usa um estágio de busca para recuperar documentos, o estágio FETCH relata. docsExamined Os estágios secundários do IXSCAN não relatam docsExamined porque eles apenas digitalizam as chaves de índice sem acessar os documentos diretamente.
FETCH com pesquisa agregada
db.coll.explain("executionStats").aggregate([ { $match: { "number": { "$lt": 5 } } }, { $lookup: { from: "coll", pipeline: [{ $match: { "number": { "$lt": 3 } } }], as: "sub" } } ]).executionStats
Saída:
{ "executionSuccess" : true, "nReturned" : "5", "executionTimeMillis" : "0.525", "planningTimeMillis" : "0.327", "totalDocsExamined" : "9", "executionStages" : { "stage" : "NESTED_LOOP_LOOKUP", "nReturned" : "5", "executionTimeMillisEstimate" : "0.163", "inputStages" : [ { "stage" : "IXSCAN", "nReturned" : "5", "executionTimeMillisEstimate" : "0.039", "indexName" : "number_1", "direction" : "forward", "docsExamined" : "5", "indexCond" : { "$and" : [ { "number" : { "$lt" : 5 } } ] } }, { "stage" : "FETCH", "nReturned" : "1", "executionTimeMillisEstimate" : "0.009", "docsExamined" : "1", "inputStage" : { "stage" : "AGGREGATE", "nReturned" : "1", "executionTimeMillisEstimate" : "0.044", "inputStage" : { "stage" : "IXSCAN", "nReturned" : "3", "executionTimeMillisEstimate" : "0.013", "indexName" : "number_1", "direction" : "forward", "docsExamined" : "3", "indexCond" : { "$and" : [ { "number" : { "$lt" : 3 } } ] } } } } ] } }
O IXSCAN externo examinou 5 documentos com números menores que 5. O IXSCAN interno examinou 3 documentos com número < 3, e o estágio FETCH examinou 1 resultado agregado. O totalDocsExamined de 9 é a soma de todos os estágios (5 + 3 + 1).
