摘要：整體來說，通過查看執行計劃，分析查詢性能情況，可以幫助我們更好的分析和優化，必要的時候可以創建索引，提升查詢性能。

一、概述

MongoDB中的explain()函數可以幫助我們查看查詢相關的信息，查詢分析可以確保我們創建的索引是否有效，是查詢語句性能分析的重要工具。

二、explain()基本用法

explain()的用法是必須放在最后面，語法如下：

db.collecton.find({x:1}).explain()

explain()常用是直接跟在find()函數后面，表示查看find()函數的執行計劃，舉例：

MongoDB Enterprise mongos> db.emp.find({"id":{$lt:1000}}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
                    serverInfo" : {
                        "host" : "mongotest1",
                        "port" : 27021,
                        "version" : "3.2.8",
                        "gitVersion" : "ed70e33130c977bda0024c125b56d159573dbaf0"
                    },
                    "plannerVersion" : 1,
                    "namespace" : "testdb.emp",
                    "indexFilterSet" : false,
                    "parsedQuery" : {
                        "id" : {
                            "$lt" : 1000
                        }
                    },
                       winningPlan" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "inputStage" : {
                            "stage" : "SHARDING_FILTER",
                            "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",
                                "keyPattern" : {
                                    "id" : 1
                                },
                                "indexName" : "id_1",
                                "direction" : "forward",
                            }，
                    "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "ok" : 1
}

參數說明：

以上我們看到的是explain()默認參數的情況，其實MongoDB 3.0之后，explain的返回與使用方法與之前版本有了很大的變化，

3.0+版本的explain有三種模式，分別是：queryPlanner、executionStats、allPlansExecution。常用的是queryPlanner和executionStats模式

那我們再來看看executionStats這種模式

MongoDB Enterprise mongos> db.emp.find({"id":{$lt:1000}}).explain("executionStats")
{
    "queryPlanner" : {
        "mongosPlannerVersion" : 1,
        "winningPlan" : {
            "stage" : "SHARD_MERGE",
                  }，
                  "rejectedPlans" : [ ]
    },
   "executionStats" : {
        "nReturned" : 999,
        "executionTimeMillis" : 35,
        "totalKeysExamined" : 999,
        "totalDocsExamined" : 999,
        "executionStages" : {
            "stage" : "SHARD_MERGE",
            "nReturned" : 999,
            "executionTimeMillis" : 35,
            "totalKeysExamined" : 999,
            "totalDocsExamined" : 999,
            "totalChildMillis" : NumberLong(33),
            "shards" : [
                {
                    "shardName" : "shard1",
                    "executionSuccess" : true,
                    "executionStages" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "nReturned" : 980,
                        "executionTimeMillisEstimate" : 30,
                        "works" : 981,
                        "advanced" : 980,
                        "needTime" : 0,
                        "needYield" : 0,
                        "saveState" : 7,
                        "restoreState" : 7,
                        "isEOF" : 1,
                        "invalidates" : 0,
                        "docsExamined" : 980,
                        "alreadyHasObj" : 0
    },
    "ok" : 1
}

executionStats的參數說明：

在此看來，executionStats這種模式比默認的queryPlanner給出來個更多的可參考的信息，

另外一種模式allPlansExecution是用來獲取所有執行計劃，參數基本與以上的相同，這里就不再詳細說明。

三、總結

原來explain()也是可以接收不同的參數，通過設置不同參數我們可以查看更詳細的查詢計劃。

queryPlanner：查詢計劃的選擇器，首先進行查詢分析，最終選擇一個winningPlan，是explain返回的默認模式

executionStats：為執行統計模式，返回winningPlan的統計結果

allPlansExecution：為返回所有執行計劃的統計，包括rejectedPlan

所以：我們在查詢優化的時候，只需要關注queryPlanner， executionStats即可，因為queryPlanner為我們選擇出了winningPlan， 而executionStats為我們統計了winningPlan的所有關鍵數據。

整體來說，通過explain()查看執行計劃，分析查詢性能情況，可以幫助我們更好的分析和優化，必要的時候可以創建索引，提升查詢性能。