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Cómo recuperar el plan de consulta y las estadísticas de ejecución

La consulta de búsqueda de MongoDB devuelve información sobre $search Plan de consulta y estadísticas de ejecución cuando la consulta se ejecuta con el método explain habilitado. Al ejecutar una consulta con explain, MongoDB Search devuelve un DocumentoBSON que contiene estadísticas y metadatos que describen cómo se ejecutó la consulta internamente en Lucene.

Tip

explicar comando

Sintaxis

db.<myCollection>.explain("<verbosity>").aggregate([
  {
    $search: {
      "<operator>": {
        "<operator-options>"
      }
    }
  }
])

Verbosidad

El modo de verbosidad controla el comportamiento de explain y la cantidad de información devuelta. El valor puede ser uno de los siguientes, en orden de verbosidad decreciente:

allPlansExecution	Información sobre el plan de consulta, incluidos los campos `stats`, que contienen estadísticas de ejecución de la consulta. Incluye datos de ejecución parcial capturados durante la selección del plan.
executionStats	Información sobre el plan de consulta, incluidos los campos `stats`, que contienen estadísticas de ejecución de la consulta.
queryPlanner (predeterminado)	Información sobre el plan de consulta. No incluye los campos `stats`, que contienen estadísticas de ejecución de la consulta.

Tip

Modas de nivel de verbosidad

Salida

La consulta con el método explain devuelve los siguientes campos en el objeto stages.$_internalSearchMongotRemote:

Opción	Tipo	Propósito
`mongotQuery`	Documento	Contiene la consulta que ejecutaste.
`explain`	Documento	Contiene los resultados `explain`. Para obtener más información, consulte Explicar los resultados.
`internalMongotBatchSizeHistory`	matriz de números enteros	Contiene el tamaño de cada lote de documentos que `mongot` devolvió a `mongod`.

Explique los resultados

El método explain devuelve un documento BSON con los siguientes campos en el documento explain.

Opción	Tipo	Necesidad	Propósito
`collectors`	Documento	Opcional	Describe las estadísticas de ejecución del recopilador. Si `indexPartitionExplain` está presente, se anida dentro de cada `indexPartitionExplain` en lugar de en el nivel superior.
`highlight`	Documento	Opcional	Detalles sobre la ejecución del resaltado de la consulta. Esto solo se devuelve si se especificó el resaltado en la consulta.
`indexPartitionExplain`	conjunto de documentos	Opcional	Contiene detalles de cada partición de índice. Esto solo se devuelve si se configuraron dos o más particiones de índice.
`metadata`	Documento	Opcional	Contiene metadatos útiles.
`query`	Documento	Opcional	Describe las estadísticas de ejecución de la consulta. No se devuelve. Si `indexPartitionExplain` está presente, se anida dentro de cada `indexPartitionExplain`, en lugar de en el nivel superior.
`resultMaterialization`	Documento	Opcional	Detalles relacionados con la recuperación de datos por documento de Lucene tras la ejecución de la consulta. Esto no se devuelve en el modo de verbosidad `queryPlanner`.
`resourceUsage`	Documento	Opcional	Detalla el uso de recursos de la consulta al ejecutarse. Esto no se devuelve en el modo de verbosidad `queryPlanner`.

`collectors`

El collectors documento BSON contiene los siguientes campos:

Campo	Tipo	Necesidad	Propósito
`allCollectorStats`	Documento	Requerido	Estadísticas de todos los recopiladores de la consulta. Las estadísticas reportadas representan el valor máximo de todos los recopiladores utilizados en la consulta o la suma de las estadísticas de todos los subrecopiladores. Las estadísticas de tiempo se suman para reflejar el tiempo total empleado en todos los recopiladores durante toda la consulta. Para obtener más información,`allCollectorStats` consulte.
`facet`	Documento	Opcional	Desglose de la consulta que especifica faceta. Para obtener más información, consulta `facet`.
`sort`	Documento	Opcional	Desglose de la consulta que especifica la ordenación. Para obtener más información,`sort` consulte.

`allCollectorStats`

El allCollectorStats documento BSON describe las estadísticas de todos los recopiladores especificados en la consulta, incluidos facet sorty. Contiene las siguientes claves:

Campo	Descripción
`collect`	Realiza un seguimiento de la duración y el número de resultados recopilados por el recopilador.
`competitiveIterator`	Estadísticas que rastrean la duración total y la cantidad de veces que se solicitó un `competitiveIterator` al recopilador.
`setScorer`	Estadísticas que rastrean la duración total y el número de veces que se configuró un anotador en el recopilador.

`facet`

El facet es un documento BSON que detalla las estadísticas de consulta y ejecución al especificar una faceta en la consulta. Contiene los siguientes campos:

Opción	Tipo	Necesidad	Propósito
`collectorStats`	Documento	Opcional	Muestra estadísticas solo para el recopilador `facet`. Las claves aquí son idénticas a las de `allCollectorStats`. Puede evaluar la diferencia entre esta y `allCollectorStats` para determinar las estadísticas de ejecución del recopilador `sort` si utilizó `sort` en la consulta.
`createCountsStats`	Documento	Opcional	Muestra las estadísticas relacionadas con la creación del objeto interno de Lucene que contiene todas las agrupaciones de facetas. Contiene el campo `generateFacetCounts`, que devuelve las estadísticas que registran la duración total y el número de veces que `mongot` genera el objeto de Lucene que contiene todas las facetas y sus recuentos.
`stringFacetFieldCardinalities`	Documento	Requerido	Asigna el campo facetado a sus cardinalidades, tanto para los documentos que coinciden con la consulta como para todo el índice de Lucene. Proporciona la siguiente información de cardinalidad para cada campo: `queried` - Representa la cardinalidad de la faceta del campo en todos los documentos consultados. `total` - Representa la cardinalidad de la faceta del campo en todos los documentos del índice.

`sort`

El sort es un documento BSON que detalla las estadísticas de consulta y ejecución cuando se especifica una ordenación en la consulta. Contiene los siguientes campos:

Opción	Tipo	Necesidad	Propósito
`stats`	Documento	Opcional	Registra las estadísticas relacionadas con la ejecución de `sort` en todos los campos de ordenación. Contiene los siguientes campos: `comparator` - Muestra estadísticas y metadatos sobre cómo Lucene ordena los resultados. `setBottom` - Devuelve la frecuencia con la que se actualiza el valor de ordenación menos competitivo actual con un valor nuevo y más competitivo. Al ordenar, MongoDB Search registra el valor inferior y, si un nuevo valor supera el valor inferior actual en relevancia o competitividad, esta métrica se incrementa. `compareBottom` - Devuelve las estadísticas de tiempo e invocación relacionadas con la comparación del valor actual `bottom` con un valor candidato `bottom`. `compareTop` - Devuelve las estadísticas de tiempo e invocación relacionadas con la comparación del valor actual `top` con un valor candidato `top`. `setHitsThresholdReached` - Devuelve las estadísticas de tiempo e invocación relacionadas con cuándo se alcanzó el número máximo de resultados (`limit`). `competitiveIterator` - Devuelve las estadísticas de tiempo e invocación relacionadas con la iteración (solamente) sobre documentos que probablemente compitan por los primeros lugares en los resultados ordenados. `setScorer` - Devuelve las estadísticas de tiempo e invocación relacionadas con el cálculo de la puntuación y la relevancia de los documentos. `prunedResultIterator` - Muestra las invocaciones y estadísticas de tiempo de `nextDoc` y `advance` llamadas a métodos en el `competitiveIterator` de Lucene. Esto no está presente en la salida si realiza una clasificación de tipo de datos mixto. Contiene solo el campo `nextDoc`.
`fieldInfos`	Documento	Requerido	Asigna el campo que se va a ordenar a la lista de tipos de datos presentes en el índice del campo.

`highlight`

El highlight es un documento BSON que detalla las estadísticas de consulta y ejecución cuando se especifica el resaltado en la consulta. Contiene los siguientes campos:

Opción	Tipo	Necesidad	Propósito
`resolvedHighlightPaths`	Lista<String>	Requerido	Lista de todos los campos resaltados. Si especificó una ruta comodín en la sección `highlight` de su consulta, contiene una lista de rutas de documentos completamente resueltas.
`stats`	Área de ejecución de consultas	Opcional	Estadísticas de invocación y tiempo relacionadas con la configuración y ejecución de los momentos destacados. Contiene los siguientes campos: `setupHighlight` - Tiempo que tomó configurar los objetos internos de Lucene utilizados durante la fase `executeHighlight`. `executeHighlight` - Tiempo que tardó en resaltar los documentos coincidentes.

`indexPartitionExplain`

El indexPartitionExplain contiene los resultados de Explain para cada partición de índice. Los valores de collectors nivel superior y query se encuentran dentro de la explain información de cada partición de índice y no se encuentran en el nivel superior.

`metadata`

El metadata contiene metadatos útiles, como los siguientes:

Campo	Tipo	Necesidad	Propósito
`mongotVersion`	String	Opcional	Versión actual de `mongot`.
`mongotHostName`	String	Opcional	Etiqueta legible por humanos que identifica el host `mongot`.
`indexName`	String	Opcional	Índice de búsqueda de MongoDB utilizado en la consulta.
`cursorOptions`	Documento	Opcional	Opciones de cursor dadas a `mongot`.
`totalLuceneDocs`	entero	Opcional	Número total de objetos de índice en el índice, incluidos los documentos eliminados.

`query`

El query documento BSON describe las estadísticas de ejecución de la consulta. Contiene los siguientes campos:

Campo	Tipo	Necesidad	Propósito
`path`	string	Opcional	Ruta al operador, solo si no es la raíz.
`type`	string	Requerido	Nombre de la consulta de Lucene creada por el operador de búsqueda de MongoDB. Consulte `query` para obtener más información.
`analyzer`	string	Opcional	Analizador de búsqueda MongoDB utilizado con la consulta.
`args`	Documento	Requerido	Información de consulta de Lucene. Consulte `query` para obtener más información.
`stats`	Documento	Opcional	`stats` para la consulta si `explain` se ejecutó con `executionStats` `allPlansExecution` verbosidad o.

`args`

La respuesta de explicación de un comando de búsqueda contiene información sobre la consulta ejecutada con ese comando. La respuesta en el args campo incluye detalles estructurados de las consultas que Lucene realizó a MongoDB Search para satisfacer una $search consulta.

Esta sección contiene:

Algunas de las queries Lucene creadas por los operadores de MongoDB Search
Opciones de consulta de Lucene que se incluyen en el resumen estructurado
Ejemplo de resumen estructurado de consultas de Lucene para cada tipo de consulta de Lucene

Nota

Acerca de los ejemplos

Los ejemplos de esta sección se basan en consultas ejecutadas en los conjuntos de datos de muestra con el queryPlanner modo de verbosidad. En la respuesta de ejemplo,

mongotQuery El campo muestra el operador de búsqueda de MongoDB y la consulta que se ejecutó.
explain.type El campo muestra la consulta de Lucene que creó el operador.

Para ver ejemplos completos, consulte Ejemplos.

BooleanQuery

Para Lucene BooleanQuery, el resumen estructurado incluye detalles sobre las siguientes opciones:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`must`		Opcional	Cláusulas que deben coincidir.
`mustNot`		Opcional	Cláusulas que no deben coincidir.
`should`		Opcional	Cláusulas que deben coincidir.
`filter`		Opcional	Cláusulas que deben coincidir todas.
`minimumShouldMatch`	entero	Opcional	El número mínimo de cláusulas `should` que deben coincidir.

ConstantScoreQuery

Para consultas de puntuación constante, el resumen estructurado incluye detalles sobre las siguientes opciones:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`query`	Explique los resultados	Requerido	Hijo del `ConstantScoreQuery`.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "equals" : {
7             "path" : "host.host_identity_verified",
8             "value" : true
9           }
10         },
11         "explain" : {
12           "type" : "ConstantScoreQuery",
13           "args" : {
14             "query" : {
15               "type" : "TermQuery",
16               "args" : {
17                 "path" : "host.host_identity_verified",
18                 "value" : "T"
19               }
20             }
21           }
22         }
23       }
24     },
25     {
26       "$_internalSearchIdLookup" : { }
27     }
28   ],
29   ...
30 }

FunctionScoreQuery

Para las consultas de Lucene FunctionScoreQuery, el resumen estructurado incluye detalles sobre las siguientes opciones:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`scoreFunction`	string	Requerido	Expresión de puntuación utilizada en la query.
`query`	Explique los resultados	Requerido	La consulta.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "near" : {
7             "path" : "accomodates",
8             "origin" : 8,
9             "pivot" : 2
10           }
11         },
12         "explain" : {
13           "type" : "BooleanQuery",
14           "args" : {
15             "must" : [ ],
16             "mustNot" : [ ],
17             "should" : [
18               {
19                 "type" : "BooleanQuery",
20                 "args" : {
21                   "must" : [ ],
22                   "mustNot" : [ ],
23                   "should" : [
24                     {
25                       "type" : "FunctionScoreQuery",
26                       "args" : {
27                         "scoreFunction" : "expr(pivot / (pivot + abs(origin - value)))",
28                         "query" : {
29                           "type" : "LongDistanceFeatureQuery",
30                           "args" : { },
31                           "stats" : { }
32                         }
33                       }
34                     }
35                   ],
36                   "filter" : [
37                     {
38                       "type" : "PointRangeQuery",
39                       "args" : {
40                         "path" : "accomodates",
41                         "representation" : "double",
42                         "gte" : 8.000000000000002,
43                         "lte" : NaN
44                       }
45                     }
46                   ],
47                   "minimumShouldMatch" : 0
48                 }
49               },
50               {
51                 "type" : "LongDistanceFeatureQuery",
52                 "args" : { },
53                 "stats" : { }
54               }
55             ],
56             "filter" : [ ],
57             "minimumShouldMatch" : 0
58           }
59         }
60       },
61       ...
62     },
63     ...
64   ],
65   ...
66 }

LatLonPointDistanceQuery

Para las consultas de Lucene,LatLonPointDistanceQuery la respuesta contiene solo stats un.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "geoWithin" : {
7             "path" : "address.location",
8             "circle" : {
9               "radius" : 4800,
10               "center" : {
11                 "type" : "Point",
12                 "coordinates" : [
13                   -122.419472,
14                   37.765302
15                 ]
16               }
17             }
18           }
19         },
20         "explain" : {
21           "type" : "LatLonPointDistanceQuery",
22           "args" : { }
23         }
24       }
25     },
26     ...
27   ],
28   ...
29 }

LatLonShapeQuery

Para las consultas de Lucene,LatLonShapeQuery la respuesta contiene solo stats un.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "geoShape" : {
7             "path" : "address.location",
8             "relation" : "within",
9             "geometry" : {
10               "type" : "Polygon",
11               "coordinates" : [
12                 [
13                   [ -74.3994140625, 40.5305017757 ],
14                   [ -74.7290039063, 40.5805846641 ],
15                   [ -74.7729492188, 40.9467136651 ],
16                   [ -74.0698242188, 41.1290213475 ],
17                   [ -73.65234375, 40.9964840144 ],
18                   [ -72.6416015625, 40.9467136651 ],
19                   [ -72.3559570313, 40.7971774152 ],
20                   [ -74.3994140625, 40.5305017757 ]
21                 ]
22               ]
23             }
24           }
25         },
26         "explain" : {
27           "type" : "LatLonShapeQuery",
28           "args" : { }
29         }
30       },
31       ...
32     },
33     ...
34   ],
35   ...
36 }

LongDistanceFeatureQuery

Para Lucene,LongDistanceFeatureQuery la respuesta contiene solo stats un.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_mflix.movies.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "near" : {
7             "path" : "released",
8             "origin" : ISODate("1915-09-13T00:00:00Z"),
9             "pivot" : 7776000000
10           }
11         },
12         "explain" : {
13           "type" : "LongDistanceFeatureQuery",
14           "args" : { }
15         }
16       },
17       ...
18     },
19     ...
20   ],
21   ...
22 }

MultiTermQueryConstantScoreWrapper

Para las consultas de Lucene MultiTermQueryConstantScoreWrapper, el resumen estructurado incluye detalles sobre los siguientes argumentos:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`queries`	Lista	Requerido	Lista de consultas.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "regex" : {
7             "path" : "access",
8             "query" : "full(.{0,5})",
9             "allowAnalyzedField" : true
10           }
11         },
12         "explain" : {
13           "type" : "MultiTermQueryConstantScoreWrapper",
14           "args" : {
15             "queries" : [
16               {
17                 "type" : "DefaultQuery",
18                 "args" : {
19                   "queryType" : "RegexpQuery"
20                 }
21               }
22             ]
23           }
24         }
25       },
26       ...
27     },
28     ...
29   ],
30   ...
31 }

PhraseQuery

Para las consultas de Lucene PhraseQuery, el resumen estructurado incluye detalles sobre los siguientes argumentos:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`path`	String	Requerido	Campo indexado para buscar.
`query`	String	Requerido	Cadena o cadenas a buscar.
`slop`	Número	Requerido	Distancia permitida entre palabras en la frase `query`.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "phrase" : {
7             "path" : "description",
8             "query" : "comfortable apartment",
9             "slop" : 2
10           }
11         },
12         "explain" : {
13           "type" : "PhraseQuery",
14           "args" : {
15             "path" : "description",
16             "query" : "[comfortable, apartment]",
17             "slop" : 2
18           }
19         }
20       },
21       ...
22     },
23     ...
24   ],
25   ...
26 }

PointRangeQuery

Para las consultas de Lucene PointRangeQuery, el resumen estructurado incluye detalles sobre los siguientes argumentos:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`path`	String	Requerido	Campo indexado para buscar.
`representation`	String	Opcional	Representación numérica. Las consultas sobre datos de tipo fecha no incluyen representación.
`gte`	Número	Opcional	Límite inferior de la consulta.
`lte`	Número	Opcional	Límite superior de la consulta.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "range" : {
7             "path" : "number_of_reviews",
8             "gt" : 5
9           }
10         },
11         "explain" : {
12           "type" : "BooleanQuery",
13           "args" : {
14             "must" : [ ],
15             "mustNot" : [ ],
16             "should" : [
17               {
18                 "type" : "PointRangeQuery",
19                 "args" : {
20                   "path" : "number_of_reviews",
21                   "representation" : "double",
22                   "gte" : 5.000000000000001
23                 }
24               },
25               {
26                 "type" : "PointRangeQuery",
27                 "args" : {
28                   "path" : "number_of_reviews",
29                   "representation" : "int64",
30                   "gte" : NumberLong(6)
31                 }
32               }
33             ],
34             "filter" : [ ],
35             "minimumShouldMatch" : 0
36           }
37         }
38       },
39       ...
40     },
41     ...
42   ],
43   ...
44 }

TermQuery

Para consultas de términos, el resumen estructurado incluye detalles sobre los siguientes argumentos:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`path`	String	Requerido	Campo indexado para buscar.
`value`	String	Requerido	Cadena a buscar.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "queryString" : {
7             "defaultPath" : "summary",
8             "query" : "quiet"
9           }
10         },
11         "explain" : {
12           "type" : "TermQuery",
13           "args" : {
14             "path" : "summary",
15             "value" : "quiet"
16           }
17         }
18       },
19       ...
20     },
21     ...
22   ],
23   ...
24 }

Default

Las consultas de Lucene que no están definidas explícitamente por otra consulta de Lucene se serializan mediante la consulta predeterminada. El resumen estructurado incluye detalles sobre la siguiente opción:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`queryType`	String	Requerido.	Tipo de consulta de Lucene.

El siguiente ejemplo muestra la respuesta explain de una consulta ejecutada en la colección sample_airbnb.listingsAndReviews.

1 {
2   "stages" : [
3     {
4       "$_internalSearchMongotRemote" : {
5         "mongotQuery" : {
6           "near" : {
7             "origin" : {
8               "type" : "Point",
9               "coordinates" : [
10                 -8.61308,
11                 41.1413
12               ]
13             },
14             "pivot" : 1000,
15             "path" : "address.location"
16           }
17         },
18         "explain" : {
19           "type" : "DefaultQuery",
20           "args" : {
21             "queryType" : "LatLonPointDistanceFeatureQuery"
22           }
23         }
24       },
25       ...
26     },
27     ...
28   ],
29   ...
30 }

`stats`

La explain respuesta para los modos de verbosidad executionStats y allPlansExecution incluye un stats campo que contiene información sobre cuánto tiempo pasa una consulta en varias etapas de ejecución de la consulta.

Desglose de tiempo

El desglose de tiempos describe las estadísticas de ejecución correspondientes a las áreas de ejecución de consultas. Los siguientes campos muestran el desglose de tiempos:

Campo	Tipo	Descripción
`millisElapsed`	Long	Tiempo aproximado de reloj transcurrido al realizar tareas en esta área, incluyendo el tiempo que los elementos secundarios de la consulta pasaron en ella. El valor es el número aproximado de milisegundos transcurridos al realizar tareas en esta área.
`invocationCounts`	Documento	Número de invocaciones de las tareas incluidas en esta área. El valor corresponde a la correspondencia entre los nombres de las tareas y su número de invocaciones.

Áreas de Consulta

Hay estadísticas disponibles para las siguientes áreas de consulta:

Opción

Descripción

context

Estadísticas relacionadas con la ejecución de la consulta de Lucene. Hay dos tareas cuyos recuentos de invocación se enumeran en esta área:

`createScorer`	El evaluador itera sobre los documentos y genera una puntuación para cada documento. Las invocaciones de `createScorer` crean el objeto responsable de la puntuación. Observa que el tiempo asociado a esta tarea no es tiempo dedicado realmente a puntuar documentos. El recuento incluye el número de invocaciones de `scorerSupplier`.
`createWeight`	El peso almacena el estado asociado con una consulta y `IndexSearcher`. El recuento incluye el número de invocaciones `createWeight`.

El tiempo empleado en esta área está relacionado con la estructura de la consulta y no se basa en la cantidad de resultados que se iteran y puntúan.

Por ejemplo:

"context" : {
  "millisElapsed" : NumberDouble(4.934751),
  "invocationCounts" : {
    "createWeight" : NumberLong(1),
    "createScorer" : NumberLong(10)
  }
}

match

Estadísticas relacionadas con la iteración y la coincidencia de documentos de resultados. Esta estadística muestra el tiempo necesario para determinar cuál documento es la siguiente coincidencia. El tiempo dedicado a la coincidencia de resultados puede variar significativamente según la naturaleza de la consulta. Hay dos tareas cuyos recuentos de invocación se enumeran en esta área:

nextDoc

Solicitudes para avanzar al siguiente documento del conjunto de resultados. Esto implica identificar y superar saltos u otras tareas necesarias para encontrar la siguiente coincidencia. El recuento incluye el número de invocaciones nextDoc y advance.

refineRoughMatch

Realiza una coincidencia más exhaustiva. Algunas consultas se ejecutan en un proceso de dos fases: primero se realiza una coincidencia aproximada de un documento y, después, se verifica con una segunda fase más exhaustiva solo después de verificar la primera coincidencia aproximada. La tarea refineRoughMatch es la segunda fase del proceso de dos fases. El recuento incluye el número de invocaciones refineRoughMatch.

Por ejemplo:

"match" : {
  "millisElapsed" : NumberDouble(4.901597),
  "invocationCounts" : {
    "nextDoc" : NumberLong(541),
    "refineRoughMatch" : NumberLong(0)
  }
}

score

Estadísticas relacionadas con la puntuación de documentos en el conjunto de resultados. Hay dos tareas cuyos recuentos de invocación se enumeran en esta área:

`score`	Califica cada documento del conjunto de resultados. El recuento incluye el número de `score` invocaciones.
`setMinCompetitiveScore`	Ignora los documentos cuya puntuación es inferior al valor especificado. Indica que una consulta podría haber reducido el número de operaciones de puntuación realizadas al ignorar los documentos con puntuaciones inferiores a un umbral no competitivo. El recuento incluye el número de invocaciones `setMinCompetitiveScore`.

Por ejemplo:

"score" : {
  "millisElapsed" : NumberDouble(3.931312),
  "invocationCounts" : {
    "score" : NumberLong(536),
    "setMinCompetitiveScore" : NumberLong(0)
  }
}

`resultMaterialization`

El documento resultMaterialization muestra la cantidad de tiempo que mongot tarda en lograr lo siguiente:

Recupere datos de resultados almacenados en Lucene en formato _id o storedSource.
Serialice los datos en formato BSON antes de enviarlos mongod a.

Para obtener más información,stats consulte.

`resourceUsage`

El documento resourceUsage muestra el recurso utilizado para ejecutar la consulta. Contiene los siguientes campos:

Campo	Tipo	Necesidad	Propósito
`majorFaults`	Long	Requerido	Número de errores de página importantes que ocurren cuando el sistema no puede encontrar los datos necesarios en la memoria, lo que da como resultado la lectura desde el almacenamiento de respaldo, como el disco, durante la ejecución de la consulta.
`minorFaults`	Long	Requerido	Número de fallos menores de página, que ocurren cuando los datos están en la caché de páginas, pero aún no se han mapeado a la tabla de páginas del proceso.
`userTimeMs`	Long	Requerido	Cantidad de tiempo de CPU, en milisegundos, empleado en el espacio del usuario.
`systemTimeMs`	Long	Requerido	Cantidad de tiempo de CPU, en milisegundos, empleado en el espacio del sistema.
`maxReportingThreads`	entero	Requerido	Número máximo de subprocesos que `mongot` usaron durante la ejecución de la consulta en todos los lotes. Para consultas de explicación no concurrentes, el valor es `1`.
`numBatches`	entero	Requerido	Número total de lotes que se solicitaron `mongot` al procesar la consulta.

Ejemplos

Los siguientes ejemplos utilizan la colección movies en la base de datos sample_mflix.

Tip

Si ya ha cargado el conjunto de datos de muestra, consulte el tutorial de inicio rápido de búsqueda de MongoDB para crear una definición de índice y ejecutar consultas de búsqueda de MongoDB.

`allPlansExecution`

El siguiente ejemplo utiliza diferentes operadores para consultar el title campo con el allPlansExecution modo de verbosidad.

db.movies.explain("allPlansExecution").aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "yark",
        "fuzzy": {
          "maxEdits": 1,
          "maxExpansions": 100,
        }
      }
    }
  }
])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$_internalSearchMongotRemote': {
6         mongotQuery: {
7           text: {
8             path: 'title',
9             query: 'yark',
10             fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
11           }
12         },
13         explain: {
14           query: {
15             type: 'BooleanQuery',
16             args: {
17               must: [],
18               mustNot: [],
19               should: [
20                 {
21                   type: 'BoostQuery',
22                   args: {
23                     query: {
24                       type: 'TermQuery',
25                       args: { path: 'title', value: 'mark' },
26                       stats: {
27                         context: { millisElapsed: 0 },
28                         match: { millisElapsed: 0 },
29                         score: { millisElapsed: 0 }
30                       }
31                     },
32                     boost: 0.75
33                   },
34                   stats: {
35                     context: {
36                       millisElapsed: 0.209279,
37                       invocationCounts: {
38                         createWeight: Long('2'),
39                         createScorer: Long('18')
40                       }
41                     },
42                     match: {
43                       millisElapsed: 0.028079,
44                       invocationCounts: { nextDoc: Long('22') }
45                     },
46                     score: {
47                       millisElapsed: 0.01706,
48                       invocationCounts: { score: Long('16') }
49                     }
50                   }
51                 },
52                 {
53                   type: 'BoostQuery',
54                   args: {
55                     query: {
56                       type: 'TermQuery',
57                       args: { path: 'title', value: 'yard' },
58                       stats: {
59                         context: { millisElapsed: 0 },
60                         match: { millisElapsed: 0 },
61                         score: { millisElapsed: 0 }
62                       }
63                     },
64                     boost: 0.75
65                   },
66                   stats: {
67                     context: {
68                       millisElapsed: 0.136254,
69                       invocationCounts: {
70                         createWeight: Long('2'),
71                         createScorer: Long('14')
72                       }
73                     },
74                     match: {
75                       millisElapsed: 0.008556,
76                       invocationCounts: { nextDoc: Long('10') }
77                     },
78                     score: {
79                       millisElapsed: 0.006096,
80                       invocationCounts: { score: Long('6') }
81                     }
82                   }
83                 },
84                 {
85                   type: 'BoostQuery',
86                   args: {
87                     query: {
88                       type: 'TermQuery',
89                       args: { path: 'title', value: 'york' },
90                       stats: {
91                         context: { millisElapsed: 0 },
92                         match: { millisElapsed: 0 },
93                         score: { millisElapsed: 0 }
94                       }
95                     },
96                     boost: 0.75
97                   },
98                   stats: {
99                     context: {
100                       millisElapsed: 0.303568,
101                       invocationCounts: {
102                         createWeight: Long('2'),
103                         createScorer: Long('18')
104                       }
105                     },
106                     match: {
107                       millisElapsed: 0.374856,
108                       invocationCounts: { nextDoc: Long('62') }
109                     },
110                     score: {
111                       millisElapsed: 0.892383,
112                       invocationCounts: { score: Long('56') }
113                     }
114                   }
115                 },
116                 {
117                   type: 'BoostQuery',
118                   args: {
119                     query: {
120                       type: 'TermQuery',
121                       args: { path: 'title', value: 'ark' },
122                       stats: {
123                         context: { millisElapsed: 0 },
124                         match: { millisElapsed: 0 },
125                         score: { millisElapsed: 0 }
126                       }
127                     },
128                     boost: 0.6666666269302368
129                   },
130                   stats: {
131                     context: {
132                       millisElapsed: 8.379562,
133                       invocationCounts: {
134                         createWeight: Long('2'),
135                         createScorer: Long('10')
136                       }
137                     },
138                     match: {
139                       millisElapsed: 2.073272,
140                       invocationCounts: { nextDoc: Long('6') }
141                     },
142                     score: {
143                       millisElapsed: 0.004063,
144                       invocationCounts: { score: Long('4') }
145                     }
146                   }
147                 },
148                 {
149                   type: 'BoostQuery',
150                   args: {
151                     query: {
152                       type: 'TermQuery',
153                       args: { path: 'title', value: 'dark' },
154                       stats: {
155                         context: { millisElapsed: 0 },
156                         match: { millisElapsed: 0 },
157                         score: { millisElapsed: 0 }
158                       }
159                     },
160                     boost: 0.75
161                   },
162                   stats: {
163                     context: {
164                       millisElapsed: 0.679029,
165                       invocationCounts: {
166                         createWeight: Long('2'),
167                         createScorer: Long('18')
168                       }
169                     },
170                     match: {
171                       millisElapsed: 5.500198,
172                       invocationCounts: { nextDoc: Long('172') }
173                     },
174                     score: {
175                       millisElapsed: 2.465502,
176                       invocationCounts: { score: Long('166') }
177                     }
178                   }
179                 },
180                 {
181                   type: 'BoostQuery',
182                   args: {
183                     query: {
184                       type: 'TermQuery',
185                       args: { path: 'title', value: 'park' },
186                       stats: {
187                         context: { millisElapsed: 0 },
188                         match: { millisElapsed: 0 },
189                         score: { millisElapsed: 0 }
190                       }
191                     },
192                     boost: 0.75
193                   },
194                   stats: {
195                     context: {
196                       millisElapsed: 0.221919,
197                       invocationCounts: {
198                         createWeight: Long('2'),
199                         createScorer: Long('18')
200                       }
201                     },
202                     match: {
203                       millisElapsed: 0.116139,
204                       invocationCounts: { nextDoc: Long('60') }
205                     },
206                     score: {
207                       millisElapsed: 0.056817,
208                       invocationCounts: { score: Long('54') }
209                     }
210                   }
211                 }
212               ],
213               filter: [],
214               minimumShouldMatch: 0
215             },
216             stats: {
217               context: {
218                 millisElapsed: 25.303419,
219                 invocationCounts: { createWeight: Long('2'), createScorer: Long('12') }
220               },
221               match: {
222                 millisElapsed: 10.533183,
223                 invocationCounts: { nextDoc: Long('308') }
224               },
225               score: {
226                 millisElapsed: 5.501189,
227                 invocationCounts: { score: Long('302') }
228               }
229             }
230           },
231           collectStats: {
232             allCollectorStats: {
233               millisElapsed: 6.735626,
234               invocationCounts: {
235                 collect: Long('302'),
236                 competitiveIterator: Long('6'),
237                 setScorer: Long('6')
238               }
239             },
240             facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
241           },
242           resultMaterialization: {
243             stats: {
244               millisElapsed: 176.613905,
245               invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('2') }
246             }
247           },
248           metadata: {
249             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
250             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
251             indexName: 'default',
252             cursorOptions: { batchSize: 108, requiresSearchSequenceToken: false },
253             totalLuceneDocs: 21349
254           },
255           resourceUsage: {
256             majorFaults: Long('99'),
257             minorFaults: Long('192'),
258             userTimeMs: Long('80'),
259             systemTimeMs: Long('10'),
260             maxReportingThreads: 1,
261             numBatches: 2
262           }
263         },
264         requiresSearchMetaCursor: false,
265         internalMongotBatchSizeHistory: [ Long('108'), Long('162') ]
266       },
267       nReturned: Long('151'),
268       executionTimeMillisEstimate: Long('83')
269     },
270     {
271       '$_internalSearchIdLookup': {
272         subPipeline: [
273           { '$match': { _id: { '$eq': '_id placeholder' } } }
274         ],
275         totalDocsExamined: Long('151'),
276         totalKeysExamined: Long('151'),
277         numDocsFilteredByIdLookup: Long('0')
278       },
279       nReturned: Long('151'),
280       executionTimeMillisEstimate: Long('88')
281     }
282   ],
283   queryShapeHash: '6FD3791F785FA329D4ECD1171E0E5AF6772C18F5F0A7A50FC416D080A93C8CB7',
284   serverInfo: {
285     host: '<hostname>.mongodb.net',
286     port: 27017,
287     version: '8.2.0',
288     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
289   },
290   serverParameters: {
291     ...
292   },
293   command: {
294     aggregate: 'movies',
295     pipeline: [
296       {
297         '$search': {
298           text: {
299             path: 'title',
300             query: 'yark',
301             fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
302           }
303         }
304       }
305     ],
306     cursor: {},
307     '$db': 'sample_mflix'
308   },
309   ok: 1,
310   '$clusterTime': {
311     clusterTime: Timestamp({ t: 1758295936, i: 19 }),
312     signature: {
313       hash: Binary.createFromBase64('+CanjrL9jdXPTLa2sUaNPtImkBc=', 0),
314       keyId: Long('7551379485140975621')
315     }
316   },
317   operationTime: Timestamp({ t: 1758295936, i: 19 })
318 }

db.movies.explain("allPlansExecution").aggregate([ {
  $search: {
    "text": {
      "path": "title",
      "query": "prince"
    },
    "highlight": {
      "path": "title",
      "maxNumPassages": 1,
      "maxCharsToExamine": 40
    }
  }
},
{
  $project: {
    "description": 1,
    "_id": 0,
    "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
  }
} ])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$_internalSearchMongotRemote': {
6         mongotQuery: {
7           text: { path: 'title', query: 'prince' },
8           highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
9         },
10         explain: {
11           query: {
12             type: 'TermQuery',
13             args: { path: 'title', value: 'prince' },
14             stats: {
15               context: {
16                 millisElapsed: 9.880819,
17                 invocationCounts: { createWeight: Long('1'), createScorer: Long('6') }
18               },
19               match: {
20                 millisElapsed: 3.566358,
21                 invocationCounts: { nextDoc: Long('28') }
22               },
23               score: {
24                 millisElapsed: 2.762687,
25                 invocationCounts: { score: Long('25') }
26               }
27             }
28           },
29           collectStats: {
30             allCollectorStats: {
31               millisElapsed: 3.238152,
32               invocationCounts: {
33                 collect: Long('25'),
34                 competitiveIterator: Long('3'),
35                 setScorer: Long('3')
36               }
37             },
38             facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
39           },
40           highlight: {
41             resolvedHighlightPaths: [ '$type:string/title' ],
42             stats: {
43               millisElapsed: 157.543967,
44               invocationCounts: {
45                 executeHighlight: Long('1'),
46                 setupHighlight: Long('1')
47               }
48             }
49           },
50           resultMaterialization: {
51             stats: {
52               millisElapsed: 3.781115,
53               invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('1') }
54             }
55           },
56           metadata: {
57             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
58             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
59             indexName: 'default',
60             cursorOptions: { batchSize: 108, requiresSearchSequenceToken: false },
61             totalLuceneDocs: 21349
62           },
63           resourceUsage: {
64             majorFaults: Long('42'),
65             minorFaults: Long('167'),
66             userTimeMs: Long('50'),
67             systemTimeMs: Long('0'),
68             maxReportingThreads: 1,
69             numBatches: 1
70           }
71         },
72         requiresSearchMetaCursor: false,
73         internalMongotBatchSizeHistory: [ Long('108') ]
74       },
75       nReturned: Long('25'),
76       executionTimeMillisEstimate: Long('0')
77     },
78     {
79       '$_internalSearchIdLookup': {
80         subPipeline: [
81           { '$match': { _id: { '$eq': '_id placeholder' } } }
82         ],
83         totalDocsExamined: Long('25'),
84         totalKeysExamined: Long('25'),
85         numDocsFilteredByIdLookup: Long('0')
86       },
87       nReturned: Long('25'),
88       executionTimeMillisEstimate: Long('1')
89     },
90     {
91       '$project': {
92         description: true,
93         highlights: { '$meta': 'searchHighlights' },
94         _id: false
95       },
96       nReturned: Long('25'),
97       executionTimeMillisEstimate: Long('1')
98     }
99   ],
100   queryShapeHash: 'D08444272924C1E04A6E99D0CD4BF82FD929893862B3356F79EC18BBD1F0EF0C',
101   serverInfo: {
102     host: '<hostname>.mongodb.net',
103     port: 27017,
104     version: '8.2.0',
105     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
106   },
107   serverParameters: {
108     internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
109     internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
110     internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
111     internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
112     internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
113     internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
114     internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
115     internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600,
116     internalQueryFrameworkControl: 'trySbeRestricted',
117     internalQueryPlannerIgnoreIndexWithCollationForRegex: 1
118   },
119   command: {
120     aggregate: 'movies',
121     pipeline: [
122       {
123         '$search': {
124           text: { path: 'title', query: 'prince' },
125           highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
126         }
127       },
128       {
129         '$project': {
130           description: 1,
131           _id: 0,
132           highlights: { '$meta': 'searchHighlights' }
133         }
134       }
135     ],
136     cursor: {},
137     '$db': 'sample_mflix'
138   },
139   ok: 1,
140   '$clusterTime': {
141     clusterTime: Timestamp({ t: 1758302099, i: 1 }),
142     signature: {
143       hash: Binary.createFromBase64('pUGxwCVnDOBIObmhURJQ1a1UwC8=', 0),
144       keyId: Long('7551379485140975621')
145     }
146   },
147   operationTime: Timestamp({ t: 1758302099, i: 1 })
148 }

db.movies.explain("allPlansExecution").aggregate([
  {
    "$searchMeta": {
      "facet": {
        "operator": {
          "near": {
            "path": "released",
            "origin": ISODate("1921-11-01T00:00:00.000+00:00"),
            "pivot": 7776000000
          }
        },
        "facets": {
          "genresFacet": {
            "type": "string",
            "path": "genres"
          },
          "yearFacet" : {
            "type" : "number",
            "path" : "year",
            "boundaries" : [1910,1920,1930,1940]
          }
        }
      }
    }
  }
])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$searchMeta': {
6         mongotQuery: {
7           facet: {
8             operator: {
9               near: {
10                 path: 'released',
11                 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
12                 pivot: 7776000000
13               }
14             },
15             facets: {
16               genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
17               yearFacet: {
18                 type: 'number',
19                 path: 'year',
20                 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
21               }
22             }
23           }
24         },
25         explain: {
26           query: {
27             type: 'LongDistanceFeatureQuery',
28             args: {},
29             stats: {
30               context: {
31                 millisElapsed: 4.141763,
32                 invocationCounts: { createWeight: Long('1'), createScorer: Long('6') }
33               },
34               match: {
35                 millisElapsed: 24.986327,
36                 invocationCounts: { nextDoc: Long('20881') }
37               },
38               score: {
39                 millisElapsed: 33.324657,
40                 invocationCounts: { score: Long('20878') }
41               }
42             }
43           },
44           collectStats: {
45             allCollectorStats: {
46               millisElapsed: 72.243101,
47               invocationCounts: {
48                 collect: Long('20878'),
49                 competitiveIterator: Long('3'),
50                 setScorer: Long('3')
51               }
52             },
53             facet: {
54               collectorStats: {
55                 millisElapsed: 10.424621,
56                 invocationCounts: { collect: Long('20878'), setScorer: Long('3') }
57               },
58               createCountsStats: {
59                 millisElapsed: 60.095261,
60                 invocationCounts: { generateFacetCounts: Long('2') }
61               },
62               stringFacetCardinalities: { genresFacet: { queried: 10, total: 25 } }
63             }
64           },
65           resultMaterialization: {
66             stats: {
67               millisElapsed: 13.764287,
68               invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('1') }
69             }
70           },
71           metadata: {
72             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
73             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
74             indexName: 'default',
75             totalLuceneDocs: 21349
76           },
77           resourceUsage: {
78             majorFaults: Long('10'),
79             minorFaults: Long('13'),
80             userTimeMs: Long('20'),
81             systemTimeMs: Long('0'),
82             maxReportingThreads: 1,
83             numBatches: 1
84           }
85         },
86         requiresSearchMetaCursor: true
87       },
88       nReturned: Long('1'),
89       executionTimeMillisEstimate: Long('336')
90     }
91   ],
92   queryShapeHash: '582DB864C9BCFB96896CF1A3079CF70FAC10A9A1E19E8D66DF20A2BB40424FB5',
93   serverInfo: {
94     host: '<hostname>.mongodb.net',
95     port: 27017,
96     version: '8.2.0',
97     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
98   },
99   serverParameters: {
100     ...
101   },
102   command: {
103     aggregate: 'movies',
104     pipeline: [
105       {
106         '$searchMeta': {
107           facet: {
108             operator: {
109               near: {
110                 path: 'released',
111                 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
112                 pivot: 7776000000
113               }
114             },
115             facets: {
116               genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
117               yearFacet: {
118                 type: 'number',
119                 path: 'year',
120                 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
121               }
122             }
123           }
124         }
125       }
126     ],
127     cursor: {},
128     '$db': 'sample_mflix'
129   },
130   ok: 1,
131   '$clusterTime': {
132     clusterTime: Timestamp({ t: 1758304279, i: 1 }),
133     signature: {
134       hash: Binary.createFromBase64('DI9+ZTogU1QxHCWId6QLcA4R4tQ=', 0),
135       keyId: Long('7551379485140975621')
136     }
137   },
138   operationTime: Timestamp({ t: 1758304279, i: 1 })
139 }

db.movies.explain("allPlansExecution").aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "yark",
        "fuzzy": {
          "maxEdits": 1,
          "maxExpansions": 100,
        }
      }
    }
  }
])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$_internalSearchMongotRemote': {
6         mongotQuery: {
7           text: {
8             path: 'title',
9             query: 'yark',
10             fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
11           }
12         },
13         explain: {
14           query: {
15             type: 'BooleanQuery',
16             args: {
17               must: [],
18               mustNot: [],
19               should: [
20                 {
21                   type: 'BoostQuery',
22                   args: {
23                     query: {
24                       type: 'TermQuery',
25                       args: { path: 'title', value: 'mark' },
26                       stats: {
27                         context: { millisElapsed: 0 },
28                         match: { millisElapsed: 0 },
29                         score: { millisElapsed: 0 }
30                       }
31                     },
32                     boost: 0.75
33                   },
34                   stats: {
35                     context: {
36                       millisElapsed: 0.164466,
37                       invocationCounts: {
38                         createWeight: Long('2'),
39                         createScorer: Long('18')
40                       }
41                     },
42                     match: {
43                       millisElapsed: 0.055889,
44                       invocationCounts: { nextDoc: Long('22') }
45                     },
46                     score: {
47                       millisElapsed: 0.01638,
48                       invocationCounts: { score: Long('16') }
49                     }
50                   }
51                 },
52                 {
53                   type: 'BoostQuery',
54                   args: {
55                     query: {
56                       type: 'TermQuery',
57                       args: { path: 'title', value: 'yard' },
58                       stats: {
59                         context: { millisElapsed: 0 },
60                         match: { millisElapsed: 0 },
61                         score: { millisElapsed: 0 }
62                       }
63                     },
64                     boost: 0.75
65                   },
66                   stats: {
67                     context: {
68                       millisElapsed: 0.109841,
69                       invocationCounts: {
70                         createWeight: Long('2'),
71                         createScorer: Long('14')
72                       }
73                     },
74                     match: {
75                       millisElapsed: 0.009747,
76                       invocationCounts: { nextDoc: Long('10') }
77                     },
78                     score: {
79                       millisElapsed: 0.005449,
80                       invocationCounts: { score: Long('6') }
81                     }
82                   }
83                 },
84                 {
85                   type: 'BoostQuery',
86                   args: {
87                     query: {
88                       type: 'TermQuery',
89                       args: { path: 'title', value: 'york' },
90                       stats: {
91                         context: { millisElapsed: 0 },
92                         match: { millisElapsed: 0 },
93                         score: { millisElapsed: 0 }
94                       }
95                     },
96                     boost: 0.75
97                   },
98                   stats: {
99                     context: {
100                       millisElapsed: 0.140144,
101                       invocationCounts: {
102                         createWeight: Long('2'),
103                         createScorer: Long('18')
104                       }
105                     },
106                     match: {
107                       millisElapsed: 0.058885,
108                       invocationCounts: { nextDoc: Long('62') }
109                     },
110                     score: {
111                       millisElapsed: 0.877508,
112                       invocationCounts: { score: Long('56') }
113                     }
114                   }
115                 },
116                 {
117                   type: 'BoostQuery',
118                   args: {
119                     query: {
120                       type: 'TermQuery',
121                       args: { path: 'title', value: 'ark' },
122                       stats: {
123                         context: { millisElapsed: 0 },
124                         match: { millisElapsed: 0 },
125                         score: { millisElapsed: 0 }
126                       }
127                     },
128                     boost: 0.6666666269302368
129                   },
130                   stats: {
131                     context: {
132                       millisElapsed: 0.26056,
133                       invocationCounts: {
134                         createWeight: Long('2'),
135                         createScorer: Long('10')
136                       }
137                     },
138                     match: {
139                       millisElapsed: 1.028141,
140                       invocationCounts: { nextDoc: Long('6') }
141                     },
142                     score: {
143                       millisElapsed: 0.004226,
144                       invocationCounts: { score: Long('4') }
145                     }
146                   }
147                 },
148                 {
149                   type: 'BoostQuery',
150                   args: {
151                     query: {
152                       type: 'TermQuery',
153                       args: { path: 'title', value: 'dark' },
154                       stats: {
155                         context: { millisElapsed: 0 },
156                         match: { millisElapsed: 0 },
157                         score: { millisElapsed: 0 }
158                       }
159                     },
160                     boost: 0.75
161                   },
162                   stats: {
163                     context: {
164                       millisElapsed: 0.3029,
165                       invocationCounts: {
166                         createWeight: Long('2'),
167                         createScorer: Long('18')
168                       }
169                     },
170                     match: {
171                       millisElapsed: 2.294511,
172                       invocationCounts: { nextDoc: Long('172') }
173                     },
174                     score: {
175                       millisElapsed: 1.806661,
176                       invocationCounts: { score: Long('166') }
177                     }
178                   }
179                 },
180                 {
181                   type: 'BoostQuery',
182                   args: {
183                     query: {
184                       type: 'TermQuery',
185                       args: { path: 'title', value: 'park' },
186                       stats: {
187                         context: { millisElapsed: 0 },
188                         match: { millisElapsed: 0 },
189                         score: { millisElapsed: 0 }
190                       }
191                     },
192                     boost: 0.75
193                   },
194                   stats: {
195                     context: {
196                       millisElapsed: 0.154143,
197                       invocationCounts: {
198                         createWeight: Long('2'),
199                         createScorer: Long('18')
200                       }
201                     },
202                     match: {
203                       millisElapsed: 0.052283,
204                       invocationCounts: { nextDoc: Long('60') }
205                     },
206                     score: {
207                       millisElapsed: 0.050278,
208                       invocationCounts: { score: Long('54') }
209                     }
210                   }
211                 }
212               ],
213               filter: [],
214               minimumShouldMatch: 0
215             },
216             stats: {
217               context: {
218                 millisElapsed: 2.024454,
219                 invocationCounts: { createWeight: Long('2'), createScorer: Long('12') }
220               },
221               match: {
222                 millisElapsed: 4.020593,
223                 invocationCounts: { nextDoc: Long('308') }
224               },
225               score: {
226                 millisElapsed: 3.181962,
227                 invocationCounts: { score: Long('302') }
228               }
229             }
230           },
231           collectStats: {
232             allCollectorStats: {
233               millisElapsed: 4.062801,
234               invocationCounts: {
235                 collect: Long('302'),
236                 competitiveIterator: Long('6'),
237                 setScorer: Long('6')
238               }
239             },
240             facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
241           },
242           resultMaterialization: {
243             stats: {
244               millisElapsed: 127.205476,
245               invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('2') }
246             }
247           },
248           metadata: {
249             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
250             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
251             indexName: 'default',
252             cursorOptions: { batchSize: 108, requiresSearchSequenceToken: false },
253             totalLuceneDocs: 21349
254           },
255           resourceUsage: {
256             majorFaults: Long('100'),
257             minorFaults: Long('31'),
258             userTimeMs: Long('20'),
259             systemTimeMs: Long('10'),
260             maxReportingThreads: 1,
261             numBatches: 2
262           }
263         },
264         requiresSearchMetaCursor: false,
265         internalMongotBatchSizeHistory: [ Long('108'), Long('162') ]
266       },
267       nReturned: Long('151'),
268       executionTimeMillisEstimate: Long('57')
269     },
270     {
271       '$_internalSearchIdLookup': {
272         subPipeline: [
273           { '$match': { _id: { '$eq': '_id placeholder' } } }
274         ],
275         totalDocsExamined: Long('151'),
276         totalKeysExamined: Long('151'),
277         numDocsFilteredByIdLookup: Long('0')
278       },
279       nReturned: Long('151'),
280       executionTimeMillisEstimate: Long('64')
281     }
282   ],
283   queryShapeHash: '6FD3791F785FA329D4ECD1171E0E5AF6772C18F5F0A7A50FC416D080A93C8CB7',
284   serverInfo: {
285     host: '<hostname>.mongodb.net',
286     port: 27017,
287     version: '8.2.0',
288     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
289   },
290   serverParameters: {
291     ...
292   },
293   command: {
294     aggregate: 'movies',
295     pipeline: [
296       {
297         '$search': {
298           text: {
299             path: 'title',
300             query: 'yark',
301             fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
302           }
303         }
304       }
305     ],
306     cursor: {},
307     '$db': 'sample_mflix'
308   },
309   ok: 1,
310   '$clusterTime': {
311     clusterTime: Timestamp({ t: 1758302299, i: 1 }),
312     signature: {
313       hash: Binary.createFromBase64('pCKOPlBY/K4IObOkqDlOSnbRqw0=', 0),
314       keyId: Long('7551379485140975621')
315     }
316   },
317   operationTime: Timestamp({ t: 1758302299, i: 1 })
318 }

`queryPlanner`

El siguiente ejemplo utiliza diferentes operadores para consultar el title campo con el queryPlanner modo de verbosidad.

db.movies.explain("queryPlanner").aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "yark",
        "fuzzy": {
          "maxEdits": 1,
          "maxExpansions": 100,
        }
      }
    }
  }
])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$_internalSearchMongotRemote': {
6         mongotQuery: {
7           text: {
8             path: 'title',
9             query: 'yark',
10             fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
11           }
12         },
13         explain: {
14           query: {
15             type: 'BooleanQuery',
16             args: {
17               must: [],
18               mustNot: [],
19               should: [
20                 {
21                   type: 'BoostQuery',
22                   args: {
23                     query: {
24                       type: 'TermQuery',
25                       args: { path: 'title', value: 'park' }
26                     },
27                     boost: 0.75
28                   }
29                 },
30                 {
31                   type: 'BoostQuery',
32                   args: {
33                     query: {
34                       type: 'TermQuery',
35                       args: { path: 'title', value: 'york' }
36                     },
37                     boost: 0.75
38                   }
39                 },
40                 {
41                   type: 'BoostQuery',
42                   args: {
43                     query: {
44                       type: 'TermQuery',
45                       args: { path: 'title', value: 'dark' }
46                     },
47                     boost: 0.75
48                   }
49                 },
50                 {
51                   type: 'BoostQuery',
52                   args: {
53                     query: {
54                       type: 'TermQuery',
55                       args: { path: 'title', value: 'mark' }
56                     },
57                     boost: 0.75
58                   }
59                 },
60                 {
61                   type: 'BoostQuery',
62                   args: {
63                     query: {
64                       type: 'TermQuery',
65                       args: { path: 'title', value: 'yard' }
66                     },
67                     boost: 0.75
68                   }
69                 },
70                 {
71                   type: 'BoostQuery',
72                   args: {
73                     query: {
74                       type: 'TermQuery',
75                       args: { path: 'title', value: 'ark' }
76                     },
77                     boost: 0.6666666269302368
78                   }
79                 }
80               ],
81               filter: [],
82               minimumShouldMatch: 0
83             }
84           },
85           metadata: {
86             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
87             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
88             indexName: 'default',
89             totalLuceneDocs: 21349
90           }
91         },
92         requiresSearchMetaCursor: false
93       }
94     },
95     {
96       '$_internalSearchIdLookup': {
97         subPipeline: [
98           { '$match': { _id: { '$eq': '_id placeholder' } } }
99         ]
100       }
101     }
102   ],
103   queryShapeHash: '6FD3791F785FA329D4ECD1171E0E5AF6772C18F5F0A7A50FC416D080A93C8CB7',
104   serverInfo: {
105     host: '<hostname>.mongodb.net',
106     port: 27017,
107     version: '8.2.0',
108     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
109   },
110   serverParameters: {
111     ...
112   },
113   command: {
114     aggregate: 'movies',
115     pipeline: [
116       {
117         '$search': {
118           text: {
119             path: 'title',
120             query: 'yark',
121             fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
122           }
123         }
124       }
125     ],
126     cursor: {},
127     '$db': 'sample_mflix'
128   },
129   ok: 1,
130   '$clusterTime': {
131     clusterTime: Timestamp({ t: 1758305729, i: 1 }),
132     signature: {
133       hash: Binary.createFromBase64('IUnIrXR/VeUrj1cGgyEFlkoQKAM=', 0),
134       keyId: Long('7551379485140975621')
135     }
136   },
137   operationTime: Timestamp({ t: 1758305729, i: 1 })
138 }

db.movies.explain("queryPlanner").aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "prince"
      },
      "highlight": {
        "path": "title",
        "maxNumPassages": 1,
        "maxCharsToExamine": 40
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      "description": 1,
      "_id": 0,
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$_internalSearchMongotRemote': {
6         mongotQuery: {
7           text: { path: 'title', query: 'prince' },
8           highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
9         },
10         explain: {
11           query: {
12             type: 'TermQuery',
13             args: { path: 'title', value: 'prince' }
14           },
15           highlight: { resolvedHighlightPaths: [ '$type:string/title' ] },
16           metadata: {
17             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
18             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
19             indexName: 'default',
20             totalLuceneDocs: 21349
21           }
22         },
23         requiresSearchMetaCursor: false
24       }
25     },
26     {
27       '$_internalSearchIdLookup': {
28         subPipeline: [
29           { '$match': { _id: { '$eq': '_id placeholder' } } }
30         ]
31       }
32     },
33     {
34       '$project': {
35         description: true,
36         highlights: { '$meta': 'searchHighlights' },
37         _id: false
38       }
39     }
40   ],
41   queryShapeHash: 'D08444272924C1E04A6E99D0CD4BF82FD929893862B3356F79EC18BBD1F0EF0C',
42   serverInfo: {
43     host: '<hostname>.mongodb.net',
44     port: 27017,
45     version: '8.2.0',
46     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
47   },
48   serverParameters: {
49     ...
50   },
51   command: {
52     aggregate: 'movies',
53     pipeline: [
54       {
55         '$search': {
56           text: { path: 'title', query: 'prince' },
57           highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
58         }
59       },
60       {
61         '$project': {
62           description: 1,
63           _id: 0,
64           highlights: { '$meta': 'searchHighlights' }
65         }
66       }
67     ],
68     cursor: {},
69     '$db': 'sample_mflix'
70   },
71   ok: 1,
72   '$clusterTime': {
73     clusterTime: Timestamp({ t: 1758305809, i: 1 }),
74     signature: {
75       hash: Binary.createFromBase64('R7wN4/xS0eg0XFd23xeo/+hMPBY=', 0),
76       keyId: Long('7551379485140975621')
77     }
78   },
79   operationTime: Timestamp({ t: 1758305809, i: 1 })
80 }

db.movies.explain("queryPlanner").aggregate([
  {
    "$searchMeta": {
      "facet": {
        "operator": {
          "near": {
            "path": "released",
            "origin": ISODate("1921-11-01T00:00:00.000+00:00"),
            "pivot": 7776000000
          }
        },
        "facets": {
          "genresFacet": {
            "type": "string",
            "path": "genres"
          },
          "yearFacet" : {
            "type" : "number",
            "path" : "year",
            "boundaries" : [1910,1920,1930,1940]
          }
        }
      }
    }
  }
])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$searchMeta': {
6         mongotQuery: {
7           facet: {
8             operator: {
9               near: {
10                 path: 'released',
11                 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
12                 pivot: 7776000000
13               }
14             },
15             facets: {
16               genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
17               yearFacet: {
18                 type: 'number',
19                 path: 'year',
20                 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
21               }
22             }
23           }
24         },
25         explain: {
26           query: { type: 'LongDistanceFeatureQuery', args: {} },
27           collectStats: {
28             facet: {
29               stringFacetCardinalities: { genresFacet: { queried: 10, total: 25 } }
30             }
31           },
32           metadata: {
33             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
34             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
35             indexName: 'default',
36             totalLuceneDocs: 21349
37           }
38         },
39         requiresSearchMetaCursor: true
40       }
41     }
42   ],
43   queryShapeHash: '582DB864C9BCFB96896CF1A3079CF70FAC10A9A1E19E8D66DF20A2BB40424FB5',
44   serverInfo: {
45     host: '<hostname>.mongodb.net',
46     port: 27017,
47     version: '8.2.0',
48     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
49   },
50   serverParameters: {
51     ...
52   },
53   command: {
54     aggregate: 'movies',
55     pipeline: [
56       {
57         '$searchMeta': {
58           facet: {
59             operator: {
60               near: {
61                 path: 'released',
62                 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
63                 pivot: 7776000000
64               }
65             },
66             facets: {
67               genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
68               yearFacet: {
69                 type: 'number',
70                 path: 'year',
71                 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
72               }
73             }
74           }
75         }
76       }
77     ],
78     cursor: {},
79     '$db': 'sample_mflix'
80   },
81   ok: 1,
82   '$clusterTime': {
83     clusterTime: Timestamp({ t: 1758305859, i: 1 }),
84     signature: {
85       hash: Binary.createFromBase64('8Zm16MEkzHnPpP9uLJK1YlT7a3o=', 0),
86       keyId: Long('7551379485140975621')
87     }
88   },
89   operationTime: Timestamp({ t: 1758305859, i: 1 })
90 }

Para las consultas que especifican una etapa en el pipeline,$limit los explain resultados incluyen la mongotDocsRequested métrica, que muestra la cantidad de documentos que mongod solicitó mongot a.

Ejemplo

{
  "mongotQuery": {},
  "explain": {},
  "limit": <int>,
  "sortSpec": {},
  "mongotDocsRequested": <int>,
}

`executionStats`

El siguiente ejemplo utiliza el autocompletado para consultar el campo title con el executionStats modo nivel de verbosidad.

1 db.movies.explain("executionStats").aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "autocomplete": {
5         "path": "title",
6         "query": "pre",
7         "fuzzy": {
8           "maxEdits": 1,
9           "prefixLength": 1,
10           "maxExpansions": 256
11         }
12       }
13     }
14   }
15 ])

1 {
2   explainVersion: '1',
3   stages: [
4     {
5       '$_internalSearchMongotRemote': {
6         mongotQuery: {
7           autocomplete: {
8             path: 'title',
9             query: 'pre',
10             fuzzy: { maxEdits: 1, prefixLength: 1, maxExpansions: 256 }
11           }
12         },
13         explain: {
14           query: {
15             type: 'BooleanQuery',
16             args: {
17               must: [
18                 {
19                   type: 'MultiTermQueryConstantScoreBlendedWrapper',
20                   args: {
21                     queries: [
22                       {
23                         type: 'DefaultQuery',
24                         args: { queryType: 'AutomatonQuery' },
25                         stats: {
26                           context: { millisElapsed: 0 },
27                           match: { millisElapsed: 0 },
28                           score: { millisElapsed: 0 }
29                         }
30                       }
31                     ]
32                   },
33                   stats: {
34                     context: {
35                       millisElapsed: 12.517877,
36                       invocationCounts: {
37                         createWeight: Long('4'),
38                         createScorer: Long('48')
39                       }
40                     },
41                     match: {
42                       millisElapsed: 0.970794,
43                       invocationCounts: { nextDoc: Long('2436') }
44                     },
45                     score: {
46                       millisElapsed: 0.638731,
47                       invocationCounts: { score: Long('2420') }
48                     }
49                   }
50                 }
51               ],
52               mustNot: [],
53               should: [
54                 {
55                   type: 'TermQuery',
56                   args: { path: 'title', value: 'pre' },
57                   stats: {
58                     context: {
59                       millisElapsed: 1.481341,
60                       invocationCounts: {
61                         createWeight: Long('4'),
62                         createScorer: Long('16')
63                       }
64                     },
65                     match: { millisElapsed: 0 },
66                     score: { millisElapsed: 0 }
67                   }
68                 }
69               ],
70               filter: [],
71               minimumShouldMatch: 0
72             },
73             stats: {
74               context: {
75                 millisElapsed: 15.118651,
76                 invocationCounts: { createWeight: Long('4'), createScorer: Long('32') }
77               },
78               match: {
79                 millisElapsed: 1.923822,
80                 invocationCounts: { nextDoc: Long('2436') }
81               },
82               score: {
83                 millisElapsed: 1.954216,
84                 invocationCounts: { score: Long('2420') }
85               }
86             }
87           },
88           collectStats: {
89             allCollectorStats: {
90               millisElapsed: 4.189904,
91               invocationCounts: {
92                 collect: Long('2420'),
93                 competitiveIterator: Long('16'),
94                 setScorer: Long('16')
95               }
96             },
97             facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
98           },
99           resultMaterialization: {
100             stats: {
101               millisElapsed: 21.876621,
102               invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('4') }
103             }
104           },
105           metadata: {
106             <hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
107             mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
108             indexName: 'default',
109             cursorOptions: { batchSize: 108, requiresSearchSequenceToken: false },
110             totalLuceneDocs: 21349
111           },
112           resourceUsage: {
113             majorFaults: Long('2'),
114             minorFaults: Long('242'),
115             userTimeMs: Long('40'),
116             systemTimeMs: Long('0'),
117             maxReportingThreads: 1,
118             numBatches: 4
119           }
120         },
121         requiresSearchMetaCursor: false,
122         internalMongotBatchSizeHistory: [ Long('108'), Long('162'), Long('243'), Long('365') ]
123       },
124       nReturned: Long('605'),
125       executionTimeMillisEstimate: Long('44')
126     },
127     {
128       '$_internalSearchIdLookup': {
129         subPipeline: [
130           { '$match': { _id: { '$eq': '_id placeholder' } } }
131         ],
132         totalDocsExamined: Long('605'),
133         totalKeysExamined: Long('605'),
134         numDocsFilteredByIdLookup: Long('0')
135       },
136       nReturned: Long('605'),
137       executionTimeMillisEstimate: Long('91')
138     }
139   ],
140   queryShapeHash: '6FD3791F785FA329D4ECD1171E0E5AF6772C18F5F0A7A50FC416D080A93C8CB7',
141   serverInfo: {
142     host: '<hostname>.mongodb.net',
143     port: 27017,
144     version: '8.2.0',
145     gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
146   },
147   serverParameters: {
148     ...
149   },
150   command: {
151     aggregate: 'movies',
152     pipeline: [
153       {
154         '$search': {
155           autocomplete: {
156             path: 'title',
157             query: 'pre',
158             fuzzy: { maxEdits: 1, prefixLength: 1, maxExpansions: 256 }
159           }
160         }
161       }
162     ],
163     cursor: {},
164     '$db': 'sample_mflix'
165   },
166   ok: 1,
167   '$clusterTime': {
168     clusterTime: Timestamp({ t: 1758306209, i: 1 }),
169     signature: {
170       hash: Binary.createFromBase64('MIipFR5NAfl728L6h4ueQeZBLGM=', 0),
171       keyId: Long('7551379485140975621')
172     }
173   },
174   operationTime: Timestamp({ t: 1758306209, i: 1 })
175 }

Para obtener más información sobre los explain elementos de respuesta, consulte Explicar resultados.

1	{
2	"stages" : [
3	{
4	"$_internalSearchMongotRemote" : {
5	"mongotQuery" : {
6	"equals" : {
7	"path" : "host.host_identity_verified",
8	"value" : true
9	}
10	},
11	"explain" : {
12	"type" : "ConstantScoreQuery",
13	"args" : {
14	"query" : {
15	"type" : "TermQuery",
16	"args" : {
17	"path" : "host.host_identity_verified",
18	"value" : "T"
19	}
20	}
21	}
22	}
23	}
24	},
25	{
26	"$_internalSearchIdLookup" : { }
27	}
28	],
29	...
30	}

1	{
2	explainVersion: '1',
3	stages: [
4	{
5	'$_internalSearchMongotRemote': {
6	mongotQuery: {
7	text: {
8	path: 'title',
9	query: 'yark',
10	fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
11	}
12	},
13	explain: {
14	query: {
15	type: 'BooleanQuery',
16	args: {
17	must: [],
18	mustNot: [],
19	should: [
20	{
21	type: 'BoostQuery',
22	args: {
23	query: {
24	type: 'TermQuery',
25	args: { path: 'title', value: 'mark' },
26	stats: {
27	context: { millisElapsed: 0 },
28	match: { millisElapsed: 0 },
29	score: { millisElapsed: 0 }
30	}
31	},
32	boost: 0.75
33	},
34	stats: {
35	context: {
36	millisElapsed: 0.209279,
37	invocationCounts: {
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39	createScorer: Long('18')
40	}
41	},
42	match: {
43	millisElapsed: 0.028079,
44	invocationCounts: { nextDoc: Long('22') }
45	},
46	score: {
47	millisElapsed: 0.01706,
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49	}
50	}
51	},
52	{
53	type: 'BoostQuery',
54	args: {
55	query: {
56	type: 'TermQuery',
57	args: { path: 'title', value: 'yard' },
58	stats: {
59	context: { millisElapsed: 0 },
60	match: { millisElapsed: 0 },
61	score: { millisElapsed: 0 }
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63	},
64	boost: 0.75
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66	stats: {
67	context: {
68	millisElapsed: 0.136254,
69	invocationCounts: {
70	createWeight: Long('2'),
71	createScorer: Long('14')
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74	match: {
75	millisElapsed: 0.008556,
76	invocationCounts: { nextDoc: Long('10') }
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79	millisElapsed: 0.006096,
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84	{
85	type: 'BoostQuery',
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87	query: {
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99	context: {
100	millisElapsed: 0.303568,
101	invocationCounts: {
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116	{
117	type: 'BoostQuery',
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119	query: {
120	type: 'TermQuery',
121	args: { path: 'title', value: 'ark' },
122	stats: {
123	context: { millisElapsed: 0 },
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130	stats: {
131	context: {
132	millisElapsed: 8.379562,
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147	},
148	{
149	type: 'BoostQuery',
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151	query: {
152	type: 'TermQuery',
153	args: { path: 'title', value: 'dark' },
154	stats: {
155	context: { millisElapsed: 0 },
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164	millisElapsed: 0.679029,
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180	{
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187	context: { millisElapsed: 0 },
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194	stats: {
195	context: {
196	millisElapsed: 0.221919,
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202	match: {
203	millisElapsed: 0.116139,
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205	},
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207	millisElapsed: 0.056817,
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212	],
213	filter: [],
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215	},
216	stats: {
217	context: {
218	millisElapsed: 25.303419,
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221	match: {
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223	invocationCounts: { nextDoc: Long('308') }
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229	}
230	},
231	collectStats: {
232	allCollectorStats: {
233	millisElapsed: 6.735626,
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235	collect: Long('302'),
236	competitiveIterator: Long('6'),
237	setScorer: Long('6')
238	}
239	},
240	facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
241	},
242	resultMaterialization: {
243	stats: {
244	millisElapsed: 176.613905,
245	invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('2') }
246	}
247	},
248	metadata: {
249	<hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
250	mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
251	indexName: 'default',
252	cursorOptions: { batchSize: 108, requiresSearchSequenceToken: false },
253	totalLuceneDocs: 21349
254	},
255	resourceUsage: {
256	majorFaults: Long('99'),
257	minorFaults: Long('192'),
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262	}
263	},
264	requiresSearchMetaCursor: false,
265	internalMongotBatchSizeHistory: [ Long('108'), Long('162') ]
266	},
267	nReturned: Long('151'),
268	executionTimeMillisEstimate: Long('83')
269	},
270	{
271	'$_internalSearchIdLookup': {
272	subPipeline: [
273	{ '$match': { _id: { '$eq': '_id placeholder' } } }
274	],
275	totalDocsExamined: Long('151'),
276	totalKeysExamined: Long('151'),
277	numDocsFilteredByIdLookup: Long('0')
278	},
279	nReturned: Long('151'),
280	executionTimeMillisEstimate: Long('88')
281	}
282	],
283	queryShapeHash: '6FD3791F785FA329D4ECD1171E0E5AF6772C18F5F0A7A50FC416D080A93C8CB7',
284	serverInfo: {
285	host: '<hostname>.mongodb.net',
286	port: 27017,
287	version: '8.2.0',
288	gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
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290	serverParameters: {
291	...
292	},
293	command: {
294	aggregate: 'movies',
295	pipeline: [
296	{
297	'$search': {
298	text: {
299	path: 'title',
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302	}
303	}
304	}
305	],
306	cursor: {},
307	'$db': 'sample_mflix'
308	},
309	ok: 1,
310	'$clusterTime': {
311	clusterTime: Timestamp({ t: 1758295936, i: 19 }),
312	signature: {
313	hash: Binary.createFromBase64('+CanjrL9jdXPTLa2sUaNPtImkBc=', 0),
314	keyId: Long('7551379485140975621')
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317	operationTime: Timestamp({ t: 1758295936, i: 19 })
318	}

1	{
2	explainVersion: '1',
3	stages: [
4	{
5	'$searchMeta': {
6	mongotQuery: {
7	facet: {
8	operator: {
9	near: {
10	path: 'released',
11	origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
12	pivot: 7776000000
13	}
14	},
15	facets: {
16	genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
17	yearFacet: {
18	type: 'number',
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20	boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
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22	}
23	}
24	},
25	explain: {
26	query: {
27	type: 'LongDistanceFeatureQuery',
28	args: {},
29	stats: {
30	context: {
31	millisElapsed: 4.141763,
32	invocationCounts: { createWeight: Long('1'), createScorer: Long('6') }
33	},
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35	millisElapsed: 24.986327,
36	invocationCounts: { nextDoc: Long('20881') }
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38	score: {
39	millisElapsed: 33.324657,
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43	},
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45	allCollectorStats: {
46	millisElapsed: 72.243101,
47	invocationCounts: {
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49	competitiveIterator: Long('3'),
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52	},
53	facet: {
54	collectorStats: {
55	millisElapsed: 10.424621,
56	invocationCounts: { collect: Long('20878'), setScorer: Long('3') }
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58	createCountsStats: {
59	millisElapsed: 60.095261,
60	invocationCounts: { generateFacetCounts: Long('2') }
61	},
62	stringFacetCardinalities: { genresFacet: { queried: 10, total: 25 } }
63	}
64	},
65	resultMaterialization: {
66	stats: {
67	millisElapsed: 13.764287,
68	invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('1') }
69	}
70	},
71	metadata: {
72	<hostname>.mongodb.netmongotVersion: '1.42.0',
73	mongotHostName: '<hostname>.mongodb.net',
74	indexName: 'default',
75	totalLuceneDocs: 21349
76	},
77	resourceUsage: {
78	majorFaults: Long('10'),
79	minorFaults: Long('13'),
80	userTimeMs: Long('20'),
81	systemTimeMs: Long('0'),
82	maxReportingThreads: 1,
83	numBatches: 1
84	}
85	},
86	requiresSearchMetaCursor: true
87	},
88	nReturned: Long('1'),
89	executionTimeMillisEstimate: Long('336')
90	}
91	],
92	queryShapeHash: '582DB864C9BCFB96896CF1A3079CF70FAC10A9A1E19E8D66DF20A2BB40424FB5',
93	serverInfo: {
94	host: '<hostname>.mongodb.net',
95	port: 27017,
96	version: '8.2.0',
97	gitVersion: '13e629eeccd63f00d17568fc4c12b7530fa34b54'
98	},
99	serverParameters: {
100	...
101	},
102	command: {
103	aggregate: 'movies',
104	pipeline: [
105	{
106	'$searchMeta': {
107	facet: {
108	operator: {
109	near: {
110	path: 'released',
111	origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
112	pivot: 7776000000
113	}
114	},
115	facets: {
116	genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
117	yearFacet: {
118	type: 'number',
119	path: 'year',
120	boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
121	}
122	}
123	}
124	}
125	}
126	],
127	cursor: {},
128	'$db': 'sample_mflix'
129	},
130	ok: 1,
131	'$clusterTime': {
132	clusterTime: Timestamp({ t: 1758304279, i: 1 }),
133	signature: {
134	hash: Binary.createFromBase64('DI9+ZTogU1QxHCWId6QLcA4R4tQ=', 0),
135	keyId: Long('7551379485140975621')
136	}
137	},
138	operationTime: Timestamp({ t: 1758304279, i: 1 })
139	}

1	db.movies.explain("executionStats").aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"autocomplete": {
5	"path": "title",
6	"query": "pre",
7	"fuzzy": {
8	"maxEdits": 1,
9	"prefixLength": 1,
10	"maxExpansions": 256
11	}
12	}
13	}
14	}
15	])