Optimización de consultas

Crear índices para brindar soporte a queries

Crear Índices para las consultas que se plantean con frecuencia. Si una consulta busca en varios campos, crea un índice compuesto. El uso de un índice mejora el rendimiento porque, sin un índice, la query debe escanear todos los documentos de la colección.

Por ejemplo, considera la siguiente query sobre el rated campo en la colección movies:

let ratingValue = <someUserInput>;
db.movies.find( { rated: ratingValue } );

Para mejorar el rendimiento de esta query, añade un índice a la colección movies en el campo rated. [1] en mongosh, utiliza el método db.collection.createIndex() para crear índices:

db.movies.createIndex( { rated: 1 } )

Para analizar el rendimiento del query, consultar Interpretar los resultados del plan de ejecución.

Crear queries selectivas

La selectividad del query se refiere a qué tan bien el predicado del query filtra los documentos de una colección. La selectividad del query determina si las queries pueden usar los índices de manera efectiva.

Los queries más selectivos coinciden con un porcentaje menor de documentos. Por ejemplo, una coincidencia exacta en el campo único _id es altamente selectiva, ya que puede coincidir como máximo con un documento.

Las consultas menos selectivas coinciden con un mayor porcentaje de documentos y no pueden utilizar los índices de manera eficaz.

Por ejemplo, los operadores de desigualdad $nin y $ne no son muy selectivos, ya que a menudo coinciden con una gran parte del índice. Como resultado, en muchos casos, un query $nin o $ne con un índice puede no tener un mejor desempeño que un query $nin o $ne que debe escanear todos los documentos de una colección.

La selectividad de regular expressions depende de las expresiones en sí mismas. Para aprender más, se puede consultar uso de expresiones regulares e índice.

Solo datos necesarios del proyecto

Cuando se necesita un subconjunto de campos de documentos, se puede mejorar el rendimiento devolviendo solo los campos que son necesarios. Las proyecciones disminuyen el tráfico de red y el tiempo de procesamiento.

Por ejemplo, si el query para la colección movies solo necesita los campos year, title, directors y plot, se deben especificar esos campos en la proyección:

db.movies.find(
   {},
   { year: 1, title: 1, directors: 1 }
).sort( { year: -1 } ).limit(3)

Cuando se usa una etapa de agregación $project, normalmente debería ser la última etapa del pipeline y se utiliza para especificar qué campos devolver al cliente.

Usar una etapa $project al principio o en medio de un pipeline para reducir el número de campos que se pasan a las etapas posteriores del pipeline es poco probable que mejore el rendimiento, ya que la base de datos realiza esta optimización automáticamente.

Para aprender más sobre el uso de las proyecciones, consultar Campos de proyecto a devolver del query.

db.movies.createIndex(
   { rated: 1, _id: 1, "imdb.rating": 1, title: 1, released: 1 }
)

db.movies.aggregate( [
   { $match: { rated: "PG",
     released: { $gt: ISODate("2000-01-01T00:00:00Z") } } },
   { $sort: { title: 1 } },
   { $limit: 5 },
   { $project: { _id: 1, "imdb.rating": 1 } }
] )

Limitar los resultados del query

Los cursores de MongoDB devuelven resultados en agrupación. Si sabe cuántos resultados se desean, se puede especificar ese valor en el método limit(). Limitar los resultados reduce la demanda sobre los recursos de la red.

Ordene los resultados antes de aplicar un límite para garantizar que la query devuelva los documentos esperados. Por ejemplo, si solo necesitas 10 resultados de tu query en la colección movies, ejecuta la siguiente query:

db.movies.find(
   {},
   { title: 1, year: 1 }
).sort( { year: -1 } ).limit(10)

Para aprender más sobre cómo limitar los resultados, se puede consultar limit().

Utilice sugerencias de índices

El optimizador del query normalmente selecciona el índice óptimo para una operación específica. Sin embargo, se puede forzar a MongoDB a usar un índice específico utilizando el método hint(). Utiliza hint() para respaldar las pruebas de rendimiento o cuando consultes un campo que aparece en varios índices para garantizar que MongoDB utilice el índice correcto.

Utilizar operaciones del servidor.

Utiliza el operador $inc para incrementar o decrementar valores en los documentos. El operador incrementa el valor del campo en el lado del servidor, como una alternativa a la selección de un documento, la realización de cambios en el código del cliente y luego la escritura de todo el documento en el servidor. El operador $inc también puede ayudar a evitar condiciones de carrera que se producen cuando dos instancias de la aplicación query un documento, incrementan manualmente un campo y guardan todo el documento a la vez.

Ejecutar queries cubiertos

Una query cubierta es aquella que puede satisfacerse completamente utilizando un índice y no necesita examinar ningún documento. Un índice cubre una query cuando se cumplen todas las siguientes condiciones:

• Todos los campos del query (tanto los especificados por la aplicación como los necesarios internamente, como para fines de partición) son parte de un índice.

• Todos los campos devueltos en los resultados están en el mismo índice.

• Ningún campo en la query es igual a null. Por ejemplo, los siguientes predicados de query no pueden resultar en queries cubiertas:

  • { "field": null }

  • { "field": { $eq: null } }

db.movies.createIndex( { rated: 1, title: 1 } )

db.movies.find(
   { rated: "PG", title: /^T/ },
   { title: 1, _id: 0 }
).limit(3)

{
  theaterId: <num>,
  location: {
    address: {
      street1: "<address>",
      city: "<city>",
      state: "<state>",
      zipcode: "<zip>"
    },
    geo: { ... }
  }
}

db.theaters.createIndex( { "location.address.city": 1 } )

db.theaters.find(
   { "location.address.city": "Portland" },
   { "location.address.city": 1, _id: 0 }
).limit(1)