Mongo查询需要很长时间。怎么让它更快呢？

我在 Node js 中使用 mongoose 驱动程序。我的架构：

let sendResultSchema = mongoose.Schema({
  emailId: String,      email: String,              
  letterId: String,     sendedFrom: String,
  resultMsg: String,    owner: String,              
  created: Date,        result: Boolean,
  tag: String,          tryNum: Number,
  clickHash: String,    links: [String]
})
sendResultSchema.index({emailId: 1, letterId: 1, result: 1, owner: 1, tag: 1, clickHash: 1})
let sendResultModel = mongoose.model('sendresult', sendResultSchema)

sendresult 集合有 641000 个文档。

此查询执行约 0.5 秒。

 db.sendresults.find({"tag" : "tagValue", "letterId" : "5ad630b5949bb02ea07d15d1"}).sort({emailId: -1}).limit(1)

我认为它必须执行得更快。您可以查看此查询的解释here

如何让这个查询更快？

索引需要覆盖查询的所有部分（相等部分、排序部分和范围部分）。这是因为在典型的find()查询时，MongoDB只使用一个索引。例如，它通常不会对相等部分使用一个索引，而对排序部分使用另一个索引。

一般来说，索引中字段的顺序需要遵循以下模式相等->排序->范围.

这在中详细描述了优化 MongoDB 复合索引.

对于您的查询，相等部分是tag:..., letterId:...排序部分是emailId:-1。您的查询中没有范围部分。

使用这种模式，您需要的复合索引是：

db.test.createIndex({tag:1, letterId:1, emailId:-1})

让我们尝试确认使用该索引可以获得多少性能改进。

测试数据

为了确认索引的适用性，我使用以下命令将 100 万条记录插入到测试数据库中生成js，这是一个使用模板创建随机文档的工具。

根据您的示例，mgeneratejs我使用的模板是：

$ cat template.json
{
  "emailId": "$hash",
  "email": "$email",
  "letterId": "$hash",
  "sendedFrom": "$email",
  "resultMsg": "$word",
  "owner": "$name",
  "created": "$date",
  "result": "$bool",
  "tag": "$word",
  "tryNum": {"$integer": {"min": 0, "max": 1e3}},
  "clickHash": "$word",
  "links": {"$array": {"of": "$url", "number": {"$integer": {"min": 1, "max": 5}}}}
}

并将 100 万个随机文档导入到 MongoDB 中：

$ mgeneratejs template.json -n 1000000 | mongoimport -d test -c test

测试1：非最优索引

然后，我创建您拥有的索引，并尝试查找不存在的文档，并收集了 10 次查询运行，其中集合仅包含此索引：

> db.test.createIndex({emailId: 1, letterId: 1, result: 1, owner: 1, tag: 1, clickHash: 1})

> db.test.find({"tag" : "xyz", "letterId" : "abc"}).sort({emailId: -1}).limit(1)
Fetched 0 record(s) in 3069ms
Fetched 0 record(s) in 2924ms
Fetched 0 record(s) in 2923ms
Fetched 0 record(s) in 3013ms
Fetched 0 record(s) in 2917ms
Fetched 0 record(s) in 2961ms
Fetched 0 record(s) in 2882ms
Fetched 0 record(s) in 2870ms
Fetched 0 record(s) in 2969ms
Fetched 0 record(s) in 2863ms

因此，使用该索引，查询的响应时间并不长，大多数执行时间接近 3 秒。

测试2：相等->排序->范围索引

通过添加最优相等->排序->范围 index:

> db.test.createIndex({tag:1, letterId:1, emailId:-1})

> db.test.find({"tag" : "xyz", "letterId" : "abc"}).sort({emailId: -1}).limit(1)
Fetched 0 record(s) in 2ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 1ms
Fetched 0 record(s) in 3ms

相比之下，使用最优索引，性能明显提高。超过 3 毫秒内不会返回任何查询，大多数情况下会在 1 毫秒内返回。