laravel-mongodb查询性能调优：执行计划分析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/laravel-mongodb 在使用laravel-mongodb开发应用时，随着数据量增长，查询性能可能成为瓶颈。执行计划（Execution Plan）是MongoDB查询优化的核心工具，它能清晰展示查询的执行路径、索引使用情况和耗时分布。本文将通过实例讲解如何利用执行计划分析并优化laravel-mongodb查询性能。
执行计划基础
执行计划是MongoDB查询优化器生成的查询执行方案，包含扫描类型（全表扫描/索引扫描）、索引使用情况、文档匹配数等关键指标。在laravel-mongodb中，可通过explain()方法获取执行计划，该方法位于查询构建器类src/Query/Builder.php中。
执行计划主要关注以下字段：
executionStats.executionTimeMillis：总执行时间（毫秒）executionStats.totalDocsExamined：扫描文档数（越小越好）executionStats.totalKeysExamined：扫描索引键数（越小越好）executionStats.nReturned：返回结果数winningPlan.stage：执行阶段（常见有COLLSCAN全表扫描和IXSCAN索引扫描）
获取执行计划的两种方式
1. 链式调用explain()方法
在查询构建器中直接调用explain()方法，返回原始执行计划数据：
$plan = Movie::where('year', '>', 2010)
->where('rating', '>', 8.5)
->orderBy('rating', 'desc')
->explain();
// 输出关键指标
echo "执行时间: " . $plan['executionStats']['executionTimeMillis'] . "ms\n";
echo "扫描文档数: " . $plan['executionStats']['totalDocsExamined'] . "\n";
echo "使用索引: " . ($plan['winningPlan']['stage'] === 'IXSCAN' ? '是' : '否');
2. 单元测试中的执行计划验证
在测试文件tests/Query/BuilderTest.php中，可通过断言验证执行计划是否符合预期：
public function testExplainWithIndex()
{
$plan = Movie::where('title', 'Carrie')
->where('year', 1976)
->explain();
$this->assertEquals('IXSCAN', $plan['winningPlan']['stage']);
$this->assertLessThan(100, $plan['executionStats']['executionTimeMillis']);
}
常见性能问题及优化案例
问题1：全表扫描（COLLSCAN）
当winningPlan.stage显示为COLLSCAN时，表示查询未使用索引，需扫描全表。
优化前执行计划片段：
{
"winningPlan": {
"stage": "COLLSCAN",
"filter": { "year": { "$gt": 2010 } }
},
"executionStats": {
"executionTimeMillis": 520,
"totalDocsExamined": 15000,
"nReturned": 120
}
}
优化方案：创建复合索引
// 迁移文件中添加索引 [database/migrations/XXXX_XX_XX_XXXXXX_create_movies_table.php]
Schema::create('movies', function ($collection) {
$collection->index(['year' => 1, 'rating' => -1]);
});
优化后执行计划变化：
stage变为IXSCANexecutionTimeMillis降至30ms以下totalDocsExamined等于nReturned
问题2：低效索引排序
当executionStats.totalKeysExamined远大于nReturned时，可能存在索引排序问题。
优化前查询：
$movies = Movie::where('genre', 'action')
->orderBy('release_date', 'desc')
->take(20)
->get();
优化方案：调整索引为排序字段在前
// 优化索引 [database/migrations/XXXX_XX_XX_XXXXXX_create_movies_table.php]
$collection->index(['genre' => 1, 'release_date' => -1]);
索引优化策略
1. 索引选择性原则
选择区分度高的字段创建索引。例如用户表中email字段选择性高于status字段：
// 高选择性索引（推荐）
$collection->index(['email' => 1]);
// 低选择性索引（谨慎使用）
$collection->index(['status' => 1]); // 仅适用于频繁过滤状态的查询
2. 复合索引顺序
遵循" equality -> sort -> range "原则排列复合索引字段顺序：
// 正确顺序：等值查询字段 -> 排序字段 -> 范围字段
$collection->index([
'category' => 1, // equality
'price' => -1, // sort
'stock' => 1 // range
]);
高级优化技巧
1. 读取偏好设置
通过设置读取偏好将查询路由到从节点，减轻主节点压力。在docs/fundamentals/read-operations/read-pref.txt中有详细说明：
$movies = Movie::where('title', 'Carrie')
->readPreference(ReadPreference::SECONDARY_PREFERRED)
->get();
2. 查询日志分析
启用查询日志记录慢查询，定位性能瓶颈。配置方法见docs/fundamentals/read-operations/query-logging.txt：
// 启用查询日志
DB::connection()->enableQueryLog();
// 执行查询
$results = Movie::complexQuery()->get();
// 获取并分析日志
$logs = DB::connection()->getQueryLog();
foreach ($logs as $log) {
if ($log['time'] > 100) { // 记录慢查询（>100ms）
Log::warning('Slow query', $log);
}
}
性能调优工作流
建议遵循以下步骤进行系统调优：
总结
执行计划分析是laravel-mongodb性能调优的核心方法。通过关注executionStats和winningPlan字段，可精准定位全表扫描、低效索引等问题。结合索引优化策略和查询调整技巧，多数查询性能可提升10-100倍。建议定期使用查询日志和执行计划对关键业务查询进行审计，建立性能基准并持续优化。
官方文档中还有更多高级优化技巧，可参考：
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
