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本篇內容介紹了“怎么理解mongodb執行計劃”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
====Mongodb 并發批量kill session =============
并發、批量kill session
1、將查詢時間超過1000s的所有session kill掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.secs_running > 1000 && item.op == "query")db.killOp(item.opid)})
2、將所有包含集合jack.bear查詢kill掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.ns == "jack.bear" && item.op == "query")db.killOp(item.opid)})
3、將滿足item.op=="query" && item.secs_running >60 && item.ns=="jack.bear"這3個條件的操作kill掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.waitingForLock){var lock_info = item["opid"];if(item.op=="query" && item.secs_running >60 && item.ns=="cswuyg.cswuyg"){db.killOp(item.opid)}}})
4、將滿足item.op == "query" && item.secs_running > 1000這2個條件的操作kill掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item) {
var lock_info = item["opid"];
if (item.op == "query" && item.secs_running > 1000) {
print("kill", item.opid);
db.killOp(item.opid)
}
})
################# MongoDB 執行計劃################
Stage 分類
COLLSCAN:掃描整個集合 IXSCAN:索引掃描 FETCH:根據索引去檢索選擇document
SHARD_MERGE:將各個分片返回數據進行merge
SORT:表明在內存中進行了排序(與老版本的scanAndOrder:true一致)
LIMIT:使用limit限制返回數
SKIP:使用skip進行跳過 IDHACK:針對_id進行查
SHARDING_FILTER:通過mongos對分片數據進行查詢
COUNT:利用db.coll.explain().count()之類進行count
COUNTSCAN:count不使用用Index進行count時的stage返回
COUNT_SCAN:count使用了Index進行count時的stage返回 SUBPLA:未使用到索引的$or查詢的stage返回
TEXT:使用全文索引進行查詢時候的stage返回 PROJECTION:限定返回字段時候stage的返回
=========重建索引=======
重建索引:
db.tableName.dropIndex("indexName")
db.tableName.ensureIndex({ "key1" : 1 ,"key2":1},{ "name" : "indexName" },{background:true})
db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({"uuid":-1},{background:true})
db.COLLECTION_NAME.getIndexes()
==查看執行計劃===
db.collection_name.find({}).explain(true)
find{} 里面要設置具體的查詢條件,才可以查到精確的執行計劃
MongoDB 查看執行計劃時,最理想狀態:--20180604
“怎么理解mongodb執行計劃”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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