MongoDB 3.0之后，explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化，介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本，本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论。3.0+的explain有三种模式，分别是：queryPlanner、executionStats、allPlansExecution。现实开发中，常用的是executionStats模式，主要分析这种模式。
mongodb性能分析方法：explain()
为了演示的效果，我们先来创建一个有200万个文档的记录。（我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成。如果你想插更多的文档也没问题，只要有耐心等就可以了。）
1 for(var i=0;i<2000000;i++){
2 db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i});
3 }
MongoDB 3.0之后，explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化，介于3.0之后的优秀特色和我们目前所使用给的是3.0.7版本，本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论。3.0+的explain有三种模式，分别是：queryPlanner、executionStats、allPlansExecution。现实开发中，常用的是executionStats模式，主要分析这种模式。
给这个person集合创建age键的索引：db.person.createIndex({"age":1})
1 {
2 "queryPlanner" : {
3 "plannerVersion" : 1,
4 "namespace" : "personmap.person",
5 "indexFilterSet" : false,
6 "parsedQuery" : {
7 "age" : {
8 "$lte" : 2000.0
9 }
10 },
11 "winningPlan" : {
12 "stage" : "FETCH",
13 "inputStage" : {
14 "stage" : "IXSCAN",
15 "keyPattern" : {
16 "age" : 1.0
17 },
18 "indexName" : "age_1",
19 "isMultiKey" : false,
20 "direction" : "forward",
21 "indexBounds" : {
22 "age" : [
23 "[-1.#INF, 2000.0]"
24 ]
25 }
26 }
27 },
28 "rejectedPlans" : []
29 },
30 "executionStats" : {
31 "executionSuccess" : true,
32 "nReturned" : 2001,
33 "executionTimeMillis" : 143,
34 "totalKeysExamined" : 2001,
35 "totalDocsExamined" : 2001,
36 "executionStages" : {
37 "stage" : "FETCH",
38 "nReturned" : 2001,
39 "executionTimeMillisEstimate" : 0,
40 "works" : 2002,
41 "advanced" : 2001,
42 "needTime" : 0,
43 "needFetch" : 0,
44 "saveState" : 16,
45 "restoreState" : 16,
46 "isEOF" : 1,
47 "invalidates" : 0,
48 "docsExamined" : 2001,
49 "alreadyHasObj" : 0,
50 "inputStage" : {
51 "stage" : "IXSCAN",
52 "nReturned" : 2001,
53 "executionTimeMillisEstimate" : 0,
54 "works" : 2002,
55 "advanced" : 2001,
56 "needTime" : 0,
57 "needFetch" : 0,
58 "saveState" : 16,
59 "restoreState" : 16,
60 "isEOF" : 1,
61 "invalidates" : 0,
62 "keyPattern" : {
63 "age" : 1.0
64 },
65 "indexName" : "age_1",
66 "isMultiKey" : false,
67 "direction" : "forward",
68 "indexBounds" : {
69 "age" : [
70 "[-1.#INF, 2000.0]"
71 ]
72 },
73 "keysExamined" : 2001,
74 "dupsTested" : 0,
75 "dupsDropped" : 0,
76 "seenInvalidated" : 0,
77 "matchTested" : 0
78 }
79 }
80 },
81 "serverInfo" : {
82 "host" : "qinxiongzhou",
83 "port" : 27017,
84 "version" : "3.0.7",
85 "gitVersion" : "6ce7cbe8c6b899552dadd907604559806aa2e9bd"
86 },
87 "ok" : 1.0
88 }db.getCollection('person').find({"age":{"$lte":2000}}).explain("executionStats")
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：
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：
COLLSCAN：全表扫描
IXSCAN：索引扫描
FETCH：根据索引去检索指定document
SHARD_MERGE：将各个分片返回数据进行merge
SORT：表明在内存中进行了排序
LIMIT：使用limit限制返回数
SKIP：使用skip进行跳过
IDHACK：针对_id进行查询
SHARDING_FILTER：通过mongos对分片数据进行查询
COUNT：利用db.coll.explain().count()之类进行count运算
COUNTSCAN：count不使用Index进行count时的stage返回
COUNT_SCAN：count使用了Index进行count时的stage返回
SUBPLA：未使用到索引的$or查询的stage返回
TEXT：使用全文索引进行查询时候的stage返回
PROJECTION：限定返回字段时候stage的返回
查询的时候尽可能用上索引)：
Fetch+IDHACK
Fetch+ixscan
Limit+（Fetch+ixscan）
PROJECTION+ixscan
SHARDING_FITER+ixscan
COUNT_SCAN
不希望看到包含如下的stage：
COLLSCAN(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)
周钦雄技术分享
