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本篇內容介紹了“怎么理解 mongodb 執行計劃”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓丸趣 TV 小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

====Mongodb 并發批量 kill session =============

并發、批量 kill session

1、將查詢時間超過 1000s 的所有 session kill 掉

db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.secs_running 1000 item.op == query)db.killOp(item.opid)})

2、將所有包含集合 jack.bear 查詢 kill 掉

db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.ns == jack.bear item.op == query)db.killOp(item.opid)})

3、將滿足 item.op== query item.secs_running 60 item.ns== jack.bear 這 3 個條件的操作 kill 掉

db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.waitingForLock){var lock_info = item[ opid if(item.op== query item.secs_running 60 item.ns== cswuyg.cswuyg){db.killOp(item.opid)}}})

4、將滿足 item.op == query item.secs_running 1000 這 2 個條件的操作 kill 掉

db.currentOp().inprog.forEach(function(item) {

 var lock_info = item[opid

 if (item.op == query item.secs_running 1000) {

  print(kill , item.opid);

  db.killOp(item.opid)

 }

})

################# MongoDB 執行計劃 ################

Stage 分類

COLLSCAN：掃描整個集合 IXSCAN：索引掃描 FETCH：根據索引去檢索選擇 document

SHARD_MERGE：將各個分片返回數據進行 merge

SORT：表明在內存中進行了排序（與老版本的 scanAndOrder:true 一致）

LIMIT：使用 limit 限制返回數

SKIP：使用 skip 進行跳過 IDHACK：針對_id 進行查

SHARDING_FILTER：通過 mongos 對分片數據進行查詢

COUNT：利用 db.coll.explain().count() 之類進行 count

COUNTSCAN：count 不使用用 Index 進行 count 時的 stage 返回

COUNT_SCAN：count 使用了 Index 進行 count 時的 stage 返回 SUBPLA：未使用到索引的 $or 查詢的 stage 返回

TEXT：使用全文索引進行查詢時候的 stage 返回 PROJECTION：限定返回字段時候 stage 的返回

========= 重建索引 =======

重建索引：

db.tableName.dropIndex(indexName)

db.tableName.ensureIndex({key1 : 1 , key2 :1},{name : indexName},{background:true})

db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({uuid :-1},{background:true})

db.COLLECTION_NAME.getIndexes()

== 查看執行計劃 ===

db.collection_name.find({}).explain(true)

find{} 里面要設置具體的查詢條件，才可以查到精確的執行計劃

MongoDB 查看執行計劃時，最理想狀態：–20180604

“怎么理解 mongodb 執行計劃”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注丸趣 TV 網站，丸趣 TV 小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！