La directriz ESR (Igualdad, Ordenación, Rango)

Igualdad

"Exacta" se refiere a una coincidencia exacta de un único valor. Las siguientes consultas de coincidencia exacta escanean la colección cars en busca de documentos cuyo campo model coincide exactamente con Cordoba.

db.cars.find( { model: "Cordoba" } )
db.cars.find( { model: { $eq: "Cordoba" } } )

Las búsquedas de índices hacen un uso eficiente de las coincidencias exactas para reducir el número de claves de índice examinadas. Los campos de igualdad deben ir primero. Cuando utilizas la primera parte del índice para la igualdad, el resto del índice permanece ordenado.

Un índice puede tener múltiples claves para query con coincidencias exactas. Las claves de índice para las coincidencias exactas pueden aparecer en cualquier orden. Sin embargo, para cumplir con una coincidencia exacta con el índice, todas las claves del índice para coincidencias exactas deben preceder a cualquier otro campo del índice. El algoritmo de búsqueda de MongoDB elimina la necesidad de colocar los campos de coincidencia exacta en un orden específico.

Cuanto más selectivas sean las coincidencias exactas, más eficiente será la consulta indexada.

Sort

"Ordenación" determina el orden de los resultados. Para evitar ordenaciones en memoria, coloca los campos de ordenación antes del rango en el índice.

Un índice puede admitir operaciones de ordenación cuando los campos de consulta son un subconjunto de las claves de índice. Las operaciones de ordenación en un subconjunto de las claves de índice solo son compatibles si la consulta incluye condiciones de igualdad para todas las claves de prefijo que preceden a las claves de ordenación. Para obtener más información, consulta Subconjunto de ordenación y sin prefijo de un índice.

El siguiente ejemplo consulta la colección cars. La salida está ordenada por model:

db.cars.find( { manufacturer: "GM" } ).sort( { model: 1 } )

Para mejorar el rendimiento de query, crea un índice en los campos manufacturer y model:

db.cars.createIndex( { manufacturer: 1, model: 1 } )

• manufacturer es la primera clave porque es una coincidencia exacta.

• model se indexa en el mismo orden ( 1 ) que la query.

Rango

Campos de escaneo de filtros de "rango". El escaneo no requiere una coincidencia exacta, lo que significa que los filtros de rango están vinculados de manera flexible a las claves de índice. Para mejorar la eficiencia de las consultas, limita los límites del rango y utiliza coincidencias exactas para reducir el número de documentos a escanear.

Los filtros de rango son similares a lo siguiente:

db.cars.find( { price: { $gte: 15000} } )
db.cars.find( { age: { $lt: 10 } } )
db.cars.find( { priorAccidents: { $ne: null } } )

Si el predicado de rango en la query es muy selectivo, se debe colocar antes de los campos de ordenación para reducir el número de documentos ordenados y permitir un ordenamiento en memoria.

Para evitar una ordenación en memoria, coloque el filtro de rango después del predicado de ordenación. Para obtener más información sobre las clasificaciones en memoria, consulte cursor.allowDiskUse().

Consideraciones adicionales

• Los operadores de desigualdad tales como $ne o $nin son operadores de rango, no operadores exactos.

• $regex es un operador de rango.

• $in:

  • Cuando $in se usa solo, es un operador de igualdad que realiza una serie de coincidencias exactas.

  • Cuando $in se usa con .sort():

    • Si $in tiene menos de 201 elementos en el arreglo, los elementos se expanden y luego se combinan en el orden de clasificación especificado para el índice utilizando una etapa SORT_MERGE. Esto mejora el rendimiento de los arreglos pequeños. En este caso, $in es similar a un predicado de igualdad con ESR.

    • Si $in tiene 201 elementos o más, los elementos se ordenan como un operador de rango. En este caso, no se realiza la mejora del rendimiento para arreglos pequeños. No es posible que los campos subsiguientes en el índice se utilicen para ordenar, y $in es similar a un predicado de rango con ESR.

    • Si normalmente utiliza operadores $in con arreglos pequeños, inclúyalos antes en la especificación del índice. Si normalmente utiliza arreglos grandes, incluya los operadores $in donde incluiría un predicado de rango.

Ejemplo

La siguiente query busca la colección cars de vehículos fabricados por Ford que cuesten más de 15.000 USD. Los resultados están clasificados por modelo:

db.cars.find(
   {
       manufacturer: 'Ford',
       cost: { $gt: 15000 }
   } ).sort( { model: 1 } )

El query contiene todos los elementos de la Guía ESR:

• manufacturer: 'Ford' es una coincidencia basada en igualdad

• cost: { $gt: 15000 } es una coincidencia basada en un rango, y

• model se utiliza para la clasificación

Siguiendo la guía ESR, el índice óptimo para el query de ejemplo es:

{ manufacturer: 1, model: 1, cost: 1 }

Discusión adicional

Varias ponencias en conferencias de MongoDB abordan la regla ESR en profundidad.

• Consejos y trucos para una indexación eficaz

• Los aspectos visuales (y olfativos) de una mala query

• Consejos y trucos++ para consultar e indexar MongoDB

• Crea índices para apoyar tus consultas

• Utiliza índices para ordenar los resultados de las consultas

• Cree índices selectivos para responder el query de forma eficiente