四 管道优化

1、管道序列优化

　1)＄match操作符应该尽量出现在管道的前面
　　＄match操作符出现在管道的前面时，可以提早过滤文档，加快聚合速度。而且其只有出现在管道的最前面，才可以使用索引来加快查询。
　2)管道序列
　　应该尽量在管道的开始阶段(执行”＄project”、”＄group”或者”＄unwind”操作之前)就将尽可能多的文档和字段过滤掉
　3)＄sort +＄match
　　当＄sort后面跟着＄match操作符时，执行聚合时优化器会将＄match管道操作符放在＄sort之前，以减少排序的对象数量。

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

　　优化后

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

4)＄skip + ＄limit
当＄skip后面跟着＄limit操作符时，＄limit操作符会移动到＄skip之前，并且会把＄skip的值加在＄limit的值上。
{ ＄skip: 10 },{ ＄limit: 5 }优化后{ ＄limit: 15 },{ ＄skip: 10 }
5)＄redact + ＄match
当＄redact后面跟着＄match操作符时，聚合操作有时候会把部分＄match的匹配条件加到＄redact之前，这样可以利用索引查询文档并缩小进入管道文档的数量。

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

　　优化后

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

6)＄project + ＄skip or ＄project + ＄limit
当＄project后面跟着＄skip或者＄limit操作符时，会将其移到＄project之前

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

　　优化后

{ $sort: { age : -1 } },
{ $limit: 5 }
{ $project: { status: 1, name: 1 } },
2、管道合并优化

　1)＄sort + ＄limit
　　该优化只有在allowDiskUse选项为true且要排序的文档数超过了聚合的内存限制
　　当＄sort操作符紧随其后的是＄limit时，优化器会把＄limit合并入＄sort操作符中。
　2)＄limit + ＄limit
　　当＄limit操作符紧随其后的是＄limit时，这两个阶段可以舍弃值比较大的从而合并为一个＄limit操作。
　　{ ＄limit: 100 },{ ＄limit: 10 }　优化后　{ ＄limit: 10 }
　3)＄skip + ＄skip
　　当＄skip操作符紧随其后的是＄skip操作符时，两个阶段可以合并一个＄skip操作，合并后的值为二者之和。
　　{ ＄skip: 5 },{ ＄skip: 2 }　优化后　{ ＄skip: 7 }
　4)＄match + ＄match
　　两个＄match操作连一起时，也可以用＄and合并为一个操作

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

优化后

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

5)＄lookup + ＄unwind
当＄unwind紧随在＄lookup之后且作用的字段为＄lookup所关联后的字段时，优化器会将＄unwind合并入＄lookup操作中。

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

优化后

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

　1)＄sort + ＄skip + ＄limit序列

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

　　优化为

{ $sort: { age : -1 } },{ $limit: 15 }{ $skip: 10 }

2)＄limit + ＄skip + ＄limit + ＄skip

{ $limit: 100 },{ $skip: 5 },{ $limit: 10 },{ $skip: 2 }

　　首先优化为

{ $limit: 100 },{ $limit: 15},{ $skip: 5 },{ $skip: 2 }

　　最终优化为

{ $limit: 15 },{ $skip: 7 }

五 优化案例

1、查询用户订单信息

　1)数据
　　订单集合

{ "_id" : ObjectId("59956e30b71978132313a6fc"), "orderId" : "1", "createTime" : ISODate("2017-08-17T10:21:36.677Z"), "status" : 1, "uid" : "39054854" }
{ "_id" : ObjectId("59956e30b71978132313a6fd"), "orderId" : "2", "createTime" : ISODate("2017-08-17T10:21:36.711Z"), "status" : 2, "uid" : "39054855" }
{ "_id" : ObjectId("59956e30b71978132313a6fe"), "orderId" : "3", "createTime" : ISODate("2017-08-17T10:21:36.712Z"), "status" : 3, "uid" : "39054856" }
{ "_id" : ObjectId("59956e30b71978132313a6ff"), "orderId" : "4", "createTime" : ISODate("2017-08-17T10:21:36.726Z"), "status" : 2, "uid" : "39054857" }
{ "_id" : ObjectId("59956e32b71978132313a700"), "orderId" : "5", "createTime" : ISODate("2017-08-17T10:21:38.068Z"), "status" : 1, "uid" : "39054858" }

　　用户集合

{ "_id" : ObjectId("59956e3cb71978132313a701"), "uid" : "39054857", "name" : "Jack", "sex" : 1, "mobile" : "18745968745" }
{ "_id" : ObjectId("59956e3cb71978132313a702"), "uid" : "39054854", "name" : "Tony", "sex" : 0, "mobile" : "18745968746" }
{ "_id" : ObjectId("59956e3cb71978132313a703"), "uid" : "39054856", "name" : "Keven", "sex" : 0, "mobile" : "18745968747" }
{ "_id" : ObjectId("59956e3cb71978132313a704"), "uid" : "39054858", "name" : "Jake", "sex" : 0, "mobile" : "18745968748" }
{ "_id" : ObjectId("59956e3cb71978132313a705"), "uid" : "39054857", "name" : "Seven", "sex" : 1, "mobile" : "18745968749" }
{ "_id" : ObjectId("59956e3db71978132313a706"), "uid" : "39054854", "name" : "Lily", "sex" : 1, "mobile" : "18745968742" }

　2)分页查询17年8月18号之后性别为1的订单及其用户信息

db.order.aggregate([
    {"$lookup":{"from":"user","localField":"uid","foreignField":"uid","as":"u"}},
    {"$match":{"createTime":{"$gt":ISODate("2017-08-18T00:00:00.677Z")},"u.sex":1}},
    {"$skip":0},
    {"$limit":5}])

　　首先因为订单信息和用户信息是分别存在两个集合中，所以需要表联合，mongo中的＄lookup即mysql的join。
　　其次，经过＄lookpup管道之后，用户的信息会以数组的形式存在u字段下：”u” : [ { “_id” : ObjectId(“59956e3db71978132313a706”), “uid” : “39054855”, “name” : “Lily”, “sex” : 1, “mobile” : “18745968742” } ] ，因为用户信息是唯一的，所以数组中始终只会有一个值，用＄unwind将其分割嵌入，作为u字段的子文档。
　　然后根据用＄match将结果根据查询条件进行筛选，用户信息因为是以子文档的形式存在，所以需要以“u.sex”来查询。
　　最后根据＄limit和＄skip进行分页。
　3)优化
　　运行一段时间发现该查询比较耗时，但是性别和时间都已建过索引。查看执行计划，该查询没用使用到索引，索引只会在访问原始document时有效，聚合查询时如果要使用索引，＄match操作必须放在管道首位。因为性别需要联合表后才可以查询，所以将＄match操作分割，做如下优化：

db.order.aggregate([
    {"$match":{"createTime":{"$gt":ISODate("2017-08-18T00:00:00.677Z")}}},
    {"$lookup":{"from":"user","localField":"uid","foreignField":"uid","as":"u"}},
    {"$unwind":"$u"},
    {"$match":{"u.sex":1}},
    {"$limit":5},
    {"$skip":0}])

　　order集合中的字段作为查询条件时，都可以放在管道首位，可以使用索引来提高性能，而关联的表中的字段因为需要＄lookup和＄unwind操作，所以无法置首而使用索引。如果关联的表中字段如果是唯一或者很少重复，如身份证号之类的查询条件，可以考虑先用该类字段过滤，然后根据过滤后的数据去查询order表中的数据，在内存中组装成想要的结果，但是如果该类字段重复可能较多，如姓名，则不能用次办法。
　　以上数据为测试数据，因系统中只有一个此类查询，系统各个表的字段不固定，所以只能优化此查询而非换库，如果系统中存在大量的业务操作，建议使用关系型数据库。

参考链接：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/
http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2259216