Otimização de aggregation pipeline

$project Colocação no palco

Quando você usa um estágio $project, ele normalmente deve ser o último estágio do seu pipeline, usado para especificar quais campos devem ser retornados ao cliente.

É improvável que o uso de um estágio $project no início ou no meio de um pipeline para reduzir o número de campos passados para estágios subsequentes melhore o desempenho, pois o banco de dados executa essa otimização automaticamente.

($project ou $unset $addFields ou $set ou) + $match Otimização de sequência

Para um pipeline de agregação que contém um estágio de projeção ($addFields, $project, $set, ou $unset) seguido por um estágio $match, o MongoDB move os filtros no estágio $match que não exijam valores calculados no estágio de projeção para um novo estágio $match antes da projeção.

Se um pipeline de agregação contiver vários estágios de projeção ou $match, o MongoDB executará essa otimização para cada estágio do $match, movendo cada filtro do $match antes de todos os estágios de projeção dos quais o filtro não depende.

Considere um pipeline com os seguintes estágios:

{
   $addFields: {
      maxTime: { $max: "$times" },
      minTime: { $min: "$times" }
   }
},
{
   $project: {
      _id: 1,
      name: 1,
      times: 1,
      maxTime: 1,
      minTime: 1,
      avgTime: { $avg: ["$maxTime", "$minTime"] }
   }
},
{
   $match: {
      name: "Joe Schmoe",
      maxTime: { $lt: 20 },
      minTime: { $gt: 5 },
      avgTime: { $gt: 7 }
   }
}

O otimizador divide o estágio $match em quatro filtros individuais, um para cada chave no documento de consulta $match. Em seguida, o otimizador move cada filtro antes do maior número possível de estágios de projeção, criando novos estágios $match conforme necessário.

Dado este exemplo, o otimizador produz automaticamente o seguinte pipeline otimizado :

{ $match: { name: "Joe Schmoe" } },
{ $addFields: {
    maxTime: { $max: "$times" },
    minTime: { $min: "$times" }
} },
{ $match: { maxTime: { $lt: 20 }, minTime: { $gt: 5 } } },
{ $project: {
    _id: 1, name: 1, times: 1, maxTime: 1, minTime: 1,
    avgTime: { $avg: ["$maxTime", "$minTime"] }
} },
{ $match: { avgTime: { $gt: 7 } } }

O filtro $match { avgTime: { $gt: 7 } } depende do estágio $project para computar o campo avgTime. O estágio $project é o último estágio de projeção nesse pipeline, portanto, o filtro $match em avgTime não pôde ser movido.

Os campos maxTime e minTime são computados no estágio $addFields, mas não dependem do estágio $project. O otimizador criou um novo estágio de$match para os filtros nesses campos e o colocou antes do estágio $project.

O filtro $match { name: "Joe Schmoe" } não usa nenhum valor calculado nos estágios $project ou $addFields, então ele foi movido para um novo estágio $match antes dos dois estágios de projeção.

Após a otimização, o filtro { name: "Joe Schmoe" } está em um estágio $match no início do pipeline. Isso gera o benefício adicional de permitir que a agregação use um índice no campo name ao consultar inicialmente a coleção.

$sort + $match Otimização de sequência

Quando você tem uma sequência com $sort seguida por $match, o $match se move antes do $sort para minimizar o número de objetos para classificar. Por exemplo, se o pipeline consistir nos seguintes estágios:

{ $sort: { age : -1 } },
{ $match: { status: 'A' } }

Durante a fase de otimização, o otimizador transforma a sequência no seguinte:

{ $match: { status: 'A' } },
{ $sort: { age : -1 } }

$redact + $match Otimização de sequência

Quando possível, se o pipeline está no estágio $redact imediatamente seguido pelo estágio $match, a agregação pode, às vezes, adicionar uma parte do estágio $match antes do estágio $redact. Se o estágio $match adicionado estiver no início de um pipeline, a agregação pode usar um índice e consultar a coleção para limitar o número de documentos que entram no pipeline. Para obter mais informações, consulte Melhorar o desempenho com índices e filtros de documentos.

Por exemplo, se o pipeline consistir nas seguintes etapas:

{ $redact: { $cond: { if: { $eq: [ "$level", 5 ] }, then: "$$PRUNE", else: "$$DESCEND" } } },
{ $match: { year: 2014, category: { $ne: "Z" } } }

O otimizador pode adicionar o mesmo estágio $match antes do estágio $redact:

{ $match: { year: 2014 } },
{ $redact: { $cond: { if: { $eq: [ "$level", 5 ] }, then: "$$PRUNE", else: "$$DESCEND" } } },
{ $match: { year: 2014, category: { $ne: "Z" } } }

$project/$unset + $skip otimização de sequência

Quando você tem uma sequência com $project ou $unset seguida por $skip, o $skip se move antes de $project. Por exemplo, se o pipeline consistir nas seguintes etapas:

{ $sort: { age : -1 } },
{ $project: { status: 1, name: 1 } },
{ $skip: 5 }

Durante a fase de otimização, o otimizador transforma a sequência no seguinte:

{ $sort: { age : -1 } },
{ $skip: 5 },
{ $project: { status: 1, name: 1 } }

$sort + $limit coalescência

Quando um $sort precede um $limit, o otimizador pode coalescer o $limit no $sort se nenhuma etapa de intervenção modificar o número de documentos (por exemplo, $unwind, $group). O MongoDB não agrupará o $limit no $sort se houver estágios de pipeline que alterem o número de documentos entre os estágios $sort e $limit.

Por exemplo, se o pipeline consistir nas seguintes etapas:

{ $sort : { age : -1 } },
{ $project : { age : 1, status : 1, name : 1 } },
{ $limit: 5 }

Durante a fase de otimização, o otimizador agrupa a sequência da seguinte forma:

{
    "$sort" : {
       "sortKey" : {
          "age" : -1
       },
       "limit" : NumberLong(5)
    }
},
{ "$project" : {
         "age" : 1,
         "status" : 1,
         "name" : 1
  }
}

Isso permite que a operação de classificação mantenha apenas os n principais resultados à medida que avança, em que n é o limite especificado, e o MongoDB só precisa armazenar itens n na memória [1]. Consulte $sort Operador e memória para obter mais informações.

$limit + $limit coalescência

Quando um $limit imediatamente segue outro $limit, os dois estágios podem se aglutinar em um único $limit, onde a quantidade limite é a menor das duas quantidades limites iniciais. Por exemplo, um pipeline contém a seguinte sequência:

{ $limit: 100 },
{ $limit: 10 }

Então, o segundo estágio $limit pode se aglutinar com o primeiro estágio $limit e resultar em um único estágio $limit, em que a quantidade limite 10 é a menor dos dois limites iniciais 100 e 10.

{ $limit: 10 }

$skip + $skip coalescência

Quando um $skip segue imediatamente outro $skip, os dois estágios podem se fundir em um único $skip, em que o valor do salto é a soma dos dois valores do salto inicial. Por exemplo, um pipeline contém a seguinte sequência:

{ $skip: 5 },
{ $skip: 2 }

Em seguida, o segundo estágio $skip pode se aglutinar com o primeiro estágio $skip e resultar em um único estágio $skip, em que a quantidade 7 é a soma dos dois limites iniciais 5 e 2.

{ $skip: 7 }

$match + $match coalescência

Quando um $match segue imediatamente outro $match, os dois estágios podem se aglutinar em um único $match combinando as condições com um $and. Por exemplo, um pipeline contém a seguinte sequência:

{ $match: { year: 2014 } },
{ $match: { status: "A" } }

Em seguida, o segundo estágio $match pode se fundir com o primeiro estágio $match e resultar em um único estágio $match

{ $match: { $and: [ { "year" : 2014 }, { "status" : "A" } ] } }

$lookup + $unwind coalescência

Quando um $unwind segue imediatamente outro $lookup e o $unwind opera no campo as do $lookup, o otimizador pode agrupar o $unwind no estágio $lookup. Isto evita a criação de grandes documentos intermediários.

Por exemplo, um pipeline contém a seguinte sequência:

{
  $lookup: {
    from: "otherCollection",
    as: "resultingArray",
    localField: "x",
    foreignField: "y"
  }
},
{ $unwind: "$resultingArray"}

O otimizador pode agrupar o estágio $unwind no estágio $lookup. Se você executar a aggregation com a opção explain, a saída explain mostrará o estágio coalescido:

{
  $lookup: {
    from: "otherCollection",
    as: "resultingArray",
    localField: "x",
    foreignField: "y",
    unwinding: { preserveNullAndEmptyArrays: false }
  }
}

O campo unwinding exibido na saída explain anterior difere do estágio $unwind. O campo unwinding mostra como o pipeline é otimizado internamente. A etapa $unwind desconstrói um campo de array dos documentos de entrada e gera um documento para cada elemento.

Indexes

Um pipeline de agregação pode usar índices da coleta de entrada para melhorar o desempenho. O uso de um índice limita a quantidade de documentos que um estágio processa. Idealmente, um índice pode cobrir a query de estágio. Uma query coberta tem desempenho especialmente alto, pois o índice retorna todos os documentos correspondentes.

Por exemplo, um pipeline que consiste em $match, $sort, $group pode se beneficiar de índices em cada etapa:

• Um índice no campo de query $match pode identificar eficientemente os dados relevantes

• Um índice no campo de classificação pode retornar dados em ordem de classificação para o estágio $sort

• Um índice no campo de agrupamento que corresponda à ordem $sort pode retornar todos os valores de campo necessários para executar o estágio $group (uma query coberta)

Para determinar se um pipeline usa índices, revise o plano de query e procure planos IXSCAN ou DISTINCT_SCAN.

Para estágios iniciais do aggregation pipeline, considere indexar os campos de query. Os estágios que podem se beneficiar dos índices são:

$match estágio

$match pode usar um índice para filtrar documentos se for o primeiro estágio no pipeline, após qualquer otimização do planejador de queries.

$sort estágio

$sort pode se beneficiar de um índice desde que não seja precedido por um estágio $project, $unwind ou $group .

$group estágio

$group pode usar um índice para encontrar o primeiro documento em cada grupo se ele atender a todas as seguintes condições:

• um estágio $sort classifica o campo de agrupamento antes $group

• existe um índice que corresponde à ordem de classificação no campo agrupado

• $first é o único acumulador no estágio $group

Consulte $group otimizações de desempenho para um exemplo.

$geoNear estágio

$geoNear sempre usa um índice, pois deve ser o primeiro estágio de um pipeline e exige um índice geoespacial.

Além disso, os estágios posteriores do pipeline que recuperam dados de outras collections não modificadas podem usar índices nessas collections para otimização. Esses estágios incluem:

• $lookup

• $graphLookup

• $unionWith

Filtros do documento

Se a operação de aggregation exigir apenas um subconjunto dos documentos em uma collection, filtre os documentos primeiro:

• Use os estágios $match, $limit e $skip para restringir os documentos que entram no pipeline.

• Quando possível, coloque $match no início do pipeline para usar índices que verificam os documentos correspondentes em uma collection.

• $match seguido de $sort no início do pipeline é equivalente a uma única query com uma classificação e pode usar um índice.

$sort + $skip + $limit sequência

Um pipeline contém uma sequência de $sort seguido por um $skip seguido por um $limit:

{ $sort: { age : -1 } },
{ $skip: 10 },
{ $limit: 5 }

O otimizador executa $sort + $limit Coalescência para transformar a sequência no seguinte:

{
   "$sort" : {
      "sortKey" : {
         "age" : -1
      },
      "limit" : NumberLong(15)
   }
},
{
   "$skip" : NumberLong(10)
}

O MongoDB aumenta o valor de $limit com a reordenação.