测试MongoDB中key的位置对查询的影响

测试MongoDB中key的位置对查询的影响 《MongoDB开发技巧50例》：通过建立分级文档加速扫描一文中讲了合理的层析可以减少MongoDB对字段的访问提升速度。以前从来没有想到还会有这样的情况，在关系型数据库中没有听说过。那现在就来测试一下是否是这样的。 清

测试MongoDB中key的位置对查询的影响

 

《MongoDB开发技巧50例》：通过建立分级文档加速扫描"一文中讲了合理的层析可以减少MongoDB对字段的访问提升速度。以前从来没有想到还会有这样的情况，在关系型数据库中没有听说过。那现在就来测试一下是否是这样的。

 

清单1：

 

01
for (var i=0; i<5000000; i++){
02
    db.testq.insert({ "A" : "A" + i, "B" : "B" + i, "C" : "C" + i, "D" : "D" + i, "E" : "E" + i, "F" : "F" + i, "G" : "G" + i, "H" : "H" + i,})
03
}
04
//查询30次
05
//准备完数据开始查询，所有的key都没有创建索引。分别根据 A、B、E、H进行查询。
06
for (var i=0; i<30; i++){
07
    res = db.testq.find({"A" : "A99999"}).explain();
08
    db.testq.res.insert({"Type" : "A", "idx" : i, "res" : res});
09
    res = db.testq.find({"B" : "B99999"}).explain();
10
    db.testq.res.insert({"Type" : "B", "idx" : i, "res" : res});   
11
    res = db.testq.find({"E" : "E99999"}).explain();
12
    db.testq.res.insert({"Type" : "E", "idx" : i, "res" : res});   
13
    res = db.testq.find({"H" : "H99999"}).explain();
14
    db.testq.res.insert({"Type" : "H", "idx" : i, "res" : res});   
15
}

 

实验结果：

 

 

 

疑问与总结：

 

1.是不是因为MongDB本身是无模式的，同一个集合中可以存储任何类型、格式的数据。所以在查询要扫描所有的键。

 

2.从结果来看，确实越靠前的键查询速度越快。再设计时可以把查询常用的键放到前面。