如何使用MongoDB的解释计划来排查查询性能问题
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
MongoDB的解释计划是优化查询性能的重要工具。通过使用db.collection.find(<query>).explain()等方法，可以生成详细的执行计划，分析查询的各个方面，包括查询规划、执行统计和索引使用，从而识别性能瓶颈，优化索引策略和查询结构。
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关键要点
- MongoDB的解释计划是优化查询性能的重要工具。
- 可以通过db.collection.find(<query>).explain()生成查询的执行计划。
- 对于聚合管道，可以使用db.collection.explain().aggregate([<pipeline>])。
- 解释输出提供了关于查询执行的详细信息，包括查询规划、执行统计和索引使用。
- 查询规划部分显示了查询优化器选择的计划。
- 执行统计部分提供了实际查询执行的洞察，包括返回的文档数量和执行时间。
- 索引使用部分指示是否使用了索引，IXSCAN表示使用了索引，COLLSCAN表示进行了全表扫描。
- 比较扫描的文档与返回的文档数量，以识别索引优化的需求。
- 检查COLLSCAN，考虑添加适当的索引以提高效率。
- 分析执行时间以识别慢查询。
- 理解被拒绝的计划可以帮助优化索引或查询结构。
- 使用不同的详细模式来获取更多信息，包括默认模式和执行统计模式。
- 利用解释计划的结果逐步改进查询和索引，以显著提高MongoDB查询性能。
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