mongodb|mongodb 查询性能分析 mongodb查询性能分析

对queryPlanner分析
queryPlanner : queryPlanner 的返回

queryPlanner.namespace : 该值返回的是该query所查询的表
queryPlanner.indexFilterSet : 针对该query是否有indexfilter
queryPlanner.winningPlan : 查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。
queryPlanner.winningPlan.stage : 最优执行计划的stage，这里返回是FETCH，可以理解为通过返回的index位置去检索具体的文档（stage有数个模式，将在后文中进行详解）。
queryPlanner.winningPlan.inputStage : 用来描述子stage，并且为其父stage提供文档和索引关键字。
queryPlanner.winningPlan.stage的child stage，此处是IXSCAN，表示进行的是index scanning。
queryPlanner.winningPlan.keyPattern : 所扫描的index内容，此处是did : 1,status : 1,modify_time : -1与scid : 1
queryPlanner.winningPlan.indexName：winning plan所选用的index。
queryPlanner.winningPlan.isMultiKey是否是Multikey，此处返回是false，如果索引建立在array上，此处将是true。
queryPlanner.winningPlan.direction：此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort({modify_time : -1})将显示backward。
queryPlanner.winningPlan.indexBounds : winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey]，这主要是直接定位到mongodb的chunck中去查找数据，加快数据读取。
queryPlanner.rejectedPlans：其他执行计划（非最优而被查询优化器reject的）的详细返回，其中具体信息与winningPlan的返回中意义相同，故不在此赘述。

对 executionStats 返回逐层分析
第一层，executionTimeMillis 最为直观 explain 返回值是 executionTimeMillis 值，指的是我们这条语句的执行时间，这个值当然是希望越少越好。
其中有3个 executionTimeMillis，分别是：

【mongodb|mongodb 查询性能分析】executionStats.executionTimeMillis
该query的整体查询时间。
executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate
该查询根据index去检索document获得2001条数据的时间。
executionStats.executionStages.inputStage.executionTimeMillisEstimate
该查询扫描2001行index所用时间。

第二层，index 与 document 扫描数与查询返回条目数这个主要讨论3个返回项：nReturned、totalKeysExamined、totalDocsExamined，分别代表该条查询返回的条目、索引扫描条目、文档扫描条目。这些都是直观地影响到 executionTimeMillis，我们需要扫描的越少速度越快。
对于一个查询，我们最理想的状态是：
nReturned = totalKeysExamined = totalDocsExamined
第三层，stage状态分析那么又是什么影响到了 totalKeysExamined 和 totalDocsExamined ？是 stage 的类型。类型列举如下：