Bạn quan tâm đến hai điều khi truy vấn - độ chính xác và hiệu suất. Với ý nghĩ đó, tôi đã thử nghiệm một vài cách tiếp cận khác nhau trong MongoDB v3.0.14.
TL; DR db.doc.find({ nums: { $gt: -Infinity }})là nhanh nhất và đáng tin cậy nhất (ít nhất là trong phiên bản MongoDB mà tôi đã thử nghiệm).
EDIT: Điều này không còn hoạt động trong MongoDB v3.6! Xem các ý kiến dưới bài viết này cho một giải pháp tiềm năng.
Thiết lập
Tôi đã chèn 1k tài liệu w / oa trường danh sách, 1k tài liệu với danh sách trống và 5 tài liệu với danh sách không trống.
for (var i = 0; i < 1000; i++) { db.doc.insert({}); }
for (var i = 0; i < 1000; i++) { db.doc.insert({ nums: [] }); }
for (var i = 0; i < 5; i++) { db.doc.insert({ nums: [1, 2, 3] }); }
db.doc.createIndex({ nums: 1 });
Tôi nhận ra điều này không đủ quy mô để thực hiện nghiêm túc như tôi trong các thử nghiệm dưới đây, nhưng nó đủ để trình bày tính chính xác của các truy vấn và hành vi khác nhau của các kế hoạch truy vấn đã chọn.
Xét nghiệm
db.doc.find({'nums': {'$exists': true}}) trả về kết quả sai (cho những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện).
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': {'$exists': true}}).count()
1005
-
db.doc.find({'nums.0': {'$exists': true}})trả về kết quả chính xác, nhưng nó cũng chậm khi sử dụng quét toàn bộ bộ sưu tập ( COLLSCANgiai đoạn thông báo trong phần giải thích).
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums.0': {'$exists': true}}).count()
5
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums.0': {'$exists': true}}).explain()
{
"queryPlanner": {
"plannerVersion": 1,
"namespace": "test.doc",
"indexFilterSet": false,
"parsedQuery": {
"nums.0": {
"$exists": true
}
},
"winningPlan": {
"stage": "COLLSCAN",
"filter": {
"nums.0": {
"$exists": true
}
},
"direction": "forward"
},
"rejectedPlans": [ ]
},
"serverInfo": {
"host": "MacBook-Pro",
"port": 27017,
"version": "3.0.14",
"gitVersion": "08352afcca24bfc145240a0fac9d28b978ab77f3"
},
"ok": 1
}
-
db.doc.find({'nums': { $exists: true, $gt: { '$size': 0 }}})trả về kết quả sai. Đó là do quét chỉ mục không hợp lệ tiến tới không có tài liệu. Nó có thể sẽ chính xác nhưng chậm mà không có chỉ số.
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $exists: true, $gt: { '$size': 0 }}}).count()
0
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $exists: true, $gt: { '$size': 0 }}}).explain('executionStats').executionStats.executionStages
{
"stage": "KEEP_MUTATIONS",
"nReturned": 0,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 2,
"advanced": 0,
"needTime": 0,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"inputStage": {
"stage": "FETCH",
"filter": {
"$and": [
{
"nums": {
"$gt": {
"$size": 0
}
}
},
{
"nums": {
"$exists": true
}
}
]
},
"nReturned": 0,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1,
"advanced": 0,
"needTime": 0,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"docsExamined": 0,
"alreadyHasObj": 0,
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"nReturned": 0,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1,
"advanced": 0,
"needTime": 0,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"keyPattern": {
"nums": 1
},
"indexName": "nums_1",
"isMultiKey": true,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"nums": [
"({ $size: 0.0 }, [])"
]
},
"keysExamined": 0,
"dupsTested": 0,
"dupsDropped": 0,
"seenInvalidated": 0,
"matchTested": 0
}
}
}
-
db.doc.find({'nums': { $exists: true, $not: { '$size': 0 }}})trả về kết quả chính xác, nhưng hiệu suất là xấu. Về mặt kỹ thuật, nó thực hiện quét chỉ mục, nhưng sau đó nó vẫn tiến bộ tất cả các tài liệu và sau đó phải lọc qua chúng).
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $exists: true, $not: { '$size': 0 }}}).count()
5
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $exists: true, $not: { '$size': 0 }}}).explain('executionStats').executionStats.executionStages
{
"stage": "KEEP_MUTATIONS",
"nReturned": 5,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 2016,
"advanced": 5,
"needTime": 2010,
"needFetch": 0,
"saveState": 15,
"restoreState": 15,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"inputStage": {
"stage": "FETCH",
"filter": {
"$and": [
{
"nums": {
"$exists": true
}
},
{
"$not": {
"nums": {
"$size": 0
}
}
}
]
},
"nReturned": 5,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 2016,
"advanced": 5,
"needTime": 2010,
"needFetch": 0,
"saveState": 15,
"restoreState": 15,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"docsExamined": 2005,
"alreadyHasObj": 0,
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"nReturned": 2005,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 2015,
"advanced": 2005,
"needTime": 10,
"needFetch": 0,
"saveState": 15,
"restoreState": 15,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"keyPattern": {
"nums": 1
},
"indexName": "nums_1",
"isMultiKey": true,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"nums": [
"[MinKey, MaxKey]"
]
},
"keysExamined": 2015,
"dupsTested": 2015,
"dupsDropped": 10,
"seenInvalidated": 0,
"matchTested": 0
}
}
}
-
db.doc.find({'nums': { $exists: true, $ne: [] }})trả về kết quả chính xác và nhanh hơn một chút, nhưng hiệu suất vẫn không lý tưởng. Nó sử dụng IXSCAN chỉ tiến bộ các tài liệu với trường danh sách hiện có, nhưng sau đó phải lọc ra từng danh sách trống.
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $exists: true, $ne: [] }}).count()
5
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $exists: true, $ne: [] }}).explain('executionStats').executionStats.executionStages
{
"stage": "KEEP_MUTATIONS",
"nReturned": 5,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1018,
"advanced": 5,
"needTime": 1011,
"needFetch": 0,
"saveState": 15,
"restoreState": 15,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"inputStage": {
"stage": "FETCH",
"filter": {
"$and": [
{
"$not": {
"nums": {
"$eq": [ ]
}
}
},
{
"nums": {
"$exists": true
}
}
]
},
"nReturned": 5,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1017,
"advanced": 5,
"needTime": 1011,
"needFetch": 0,
"saveState": 15,
"restoreState": 15,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"docsExamined": 1005,
"alreadyHasObj": 0,
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"nReturned": 1005,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1016,
"advanced": 1005,
"needTime": 11,
"needFetch": 0,
"saveState": 15,
"restoreState": 15,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"keyPattern": {
"nums": 1
},
"indexName": "nums_1",
"isMultiKey": true,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"nums": [
"[MinKey, undefined)",
"(undefined, [])",
"([], MaxKey]"
]
},
"keysExamined": 1016,
"dupsTested": 1015,
"dupsDropped": 10,
"seenInvalidated": 0,
"matchTested": 0
}
}
}
-
db.doc.find({'nums': { $gt: [] }})LÀ NGUY HIỂM NGHIÊM TRỌNG TRÊN NỀN TẢNG ĐƯỢC SỬ DỤNG NÓ KẾT THÚC ĐỐI VỚI KẾT QUẢ. Đó là do quét chỉ mục không hợp lệ mà không có tài liệu.
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $gt: [] }}).count()
0
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $gt: [] }}).hint({ nums: 1 }).count()
0
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $gt: [] }}).hint({ _id: 1 }).count()
5
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $gt: [] }}).explain('executionStats').executionStats.executionStages
{
"stage": "KEEP_MUTATIONS",
"nReturned": 0,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1,
"advanced": 0,
"needTime": 0,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"inputStage": {
"stage": "FETCH",
"filter": {
"nums": {
"$gt": [ ]
}
},
"nReturned": 0,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1,
"advanced": 0,
"needTime": 0,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"docsExamined": 0,
"alreadyHasObj": 0,
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"nReturned": 0,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 1,
"advanced": 0,
"needTime": 0,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"keyPattern": {
"nums": 1
},
"indexName": "nums_1",
"isMultiKey": true,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"nums": [
"([], BinData(0, ))"
]
},
"keysExamined": 0,
"dupsTested": 0,
"dupsDropped": 0,
"seenInvalidated": 0,
"matchTested": 0
}
}
}
-
db.doc.find({'nums.0’: { $gt: -Infinity }}) trả về kết quả chính xác, nhưng có hiệu suất kém (sử dụng quét toàn bộ bộ sưu tập).
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums.0': { $gt: -Infinity }}).count()
5
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums.0': { $gt: -Infinity }}).explain('executionStats').executionStats.executionStages
{
"stage": "COLLSCAN",
"filter": {
"nums.0": {
"$gt": -Infinity
}
},
"nReturned": 5,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 2007,
"advanced": 5,
"needTime": 2001,
"needFetch": 0,
"saveState": 15,
"restoreState": 15,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"direction": "forward",
"docsExamined": 2005
}
-
db.doc.find({'nums': { $gt: -Infinity }})đáng ngạc nhiên, điều này hoạt động rất tốt! Nó cho kết quả đúng và nhanh, tiến 5 tài liệu từ giai đoạn quét chỉ mục.
MacBook-Pro(mongod-3.0.14) test> db.doc.find({'nums': { $gt: -Infinity }}).explain('executionStats').executionStats.executionStages
{
"stage": "FETCH",
"nReturned": 5,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 16,
"advanced": 5,
"needTime": 10,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"docsExamined": 5,
"alreadyHasObj": 0,
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"nReturned": 5,
"executionTimeMillisEstimate": 0,
"works": 15,
"advanced": 5,
"needTime": 10,
"needFetch": 0,
"saveState": 0,
"restoreState": 0,
"isEOF": 1,
"invalidates": 0,
"keyPattern": {
"nums": 1
},
"indexName": "nums_1",
"isMultiKey": true,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"nums": [
"(-inf.0, inf.0]"
]
},
"keysExamined": 15,
"dupsTested": 15,
"dupsDropped": 10,
"seenInvalidated": 0,
"matchTested": 0
}
}