วิเคราะห์การดำเนินการค้นหาด้วย Query Explain

หน้านี้อธิบายวิธีดึงข้อมูลการดำเนินการค้นหาเมื่อคุณดำเนินการค้นหา

ใช้คำอธิบายการค้นหา

คุณสามารถใช้คำอธิบายการค้นหาเพื่อทำความเข้าใจวิธีดำเนินการกับการค้นหา ซึ่งจะให้รายละเอียดที่คุณใช้เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาได้

คุณสามารถใช้คำอธิบายการค้นหาผ่านคอนโซล Google Cloud หรือคำสั่ง explain ได้

การวิเคราะห์

เอาต์พุตของ Query Explain มีองค์ประกอบหลัก 2 อย่าง ได้แก่ สถิติสรุป และแผนผังการดำเนินการ ลองดูตัวอย่างคำค้นหานี้

db.orders.aggregate(
 [
   { "$match": { "user_id": 1234 } },
   { "$sort": { "date_placed": 1 } }
 ]
)

สถิติสรุป

ส่วนบนของเอาต์พุตที่อธิบายจะมีสรุปสถิติการดำเนินการ ใช้สถิติเหล่านี้เพื่อพิจารณาว่าการค้นหามีเวลาในการตอบสนองหรือต้นทุนสูงหรือไม่ นอกจากนี้ ยังมีสถิติหน่วยความจำที่ช่วยให้คุณทราบว่าคําค้นหาของคุณใกล้ถึงขีดจํากัดหน่วยความจำมากน้อยเพียงใด

Execution:
 results returned: 35
 query id: 7e7b37ea1a259d79
 request peak memory usage: 45.56 KiB (46,656 B)
 data bytes read: 24.58 KiB (25,175 B)
 entity row scanned: 265

Billing:
 read units: 7

แผนผังการดำเนินการ

แผนผังการดำเนินการจะอธิบายการดำเนินการค้นหาเป็นชุดของโหนด โหนดด้านล่าง (โหนดใบ) จะดึงข้อมูลจากเลเยอร์พื้นที่เก็บข้อมูลซึ่งจะเคลื่อนที่ขึ้นไปตามโครงสร้างต้นไม้เพื่อสร้างการตอบกลับการค้นหา

ดูรายละเอียดเกี่ยวกับโหนดการดำเนินการแต่ละรายการได้ที่ข้อมูลอ้างอิงเกี่ยวกับการดำเนินการ

ดูรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาได้ที่เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการค้นหา

ตัวอย่างแผนผังการดำเนินการมีดังนี้

Execution:
 results returned: 35
 query id: 7e7b37ea1a259d79
 request peak memory usage: 45.56 KiB (46,656 B)
 data bytes read: 24.58 KiB (25,175 B)
 entity row scanned: 265

Billing:
 read units: 7

Tree:
• Compute
|  $out_1: map_set($record_1, "__id__", $__id___1, "__key__", unset)
|  is query result: true
|
|  Execution:
|   records returned: 35
|   latency: 204.87 ms (local 7.64 ms)
|
└── • Compute
    |  $__id___1: _id($__key___2)
    |
    |  Execution:
    |   records returned: 35
    |   latency: 197.23 ms (local 2.04 ms)
    |
    └── • MajorSort
        |  fields: [$v_5 ASC]
        |  output: [$__key___2, $record_1]
        |
        |  Execution:
        |   records returned: 35
        |   latency: 195.20 ms (local 28.42 ms)
        |   peak memory usage: 45.56 KiB (46,656 B)
        |
        └── • Compute
            |  $v_5: offset($v_4, 0L)
            |
            |  Execution:
            |   records returned: 35
            |   latency: 166.78 ms (local 14.84 ms)
            |
            └── • Compute
                |  $v_4: sortPaths(array($date_placed_1), [date_placed ASC])
                |
                |  Execution:
                |   records returned: 35
                |   latency: 151.94 ms (local 5.43 ms)
                |
                └── • TableScan
                       source: **/orders
                       order: STABLE
                       filter: $eq($user_id_1, 1,234)
                       output bindings: {$__key___2=row().__key__, $date_placed_1=row().date_placed, $record_1=row[* - { __create_time__, __update_time__ }](), $user_id_1=row().user_id}
                       output: [$__key___2, $date_placed_1, $record_1]

                       Execution:
                        records returned: 35
                        latency: 146.50 ms
                        data bytes returned: 3.25 KiB (3,325 B)
                        post-filtered rows: 230
                        records scanned: 265
                        data bytes read: 24.58 KiB (25,175 B)

ขั้นตอนถัดไป

• ดูข้อมูลเกี่ยวกับโหนดแผนการดำเนินการได้ที่ข้อมูลอ้างอิงการดำเนินการของคําค้นหา
• ดูวิธีเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาได้ที่เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการค้นหา