MongoDB何时不使用索引？

Mongodb面试考题 0 20

参考回答

在以下几种情况下，MongoDB 查询可能不会使用索引：

没有为查询字段创建索引：如果查询字段上没有索引，MongoDB 会执行全表扫描（COLLSCAN）。
查询条件未命中索引：查询条件未与索引字段匹配或未按照索引的顺序使用。
返回数据占比过高：如果查询结果占文档总数的很大比例，MongoDB 可能会放弃使用索引，改为全表扫描。
索引被禁用：使用 hint 明确指定不使用索引。
排序未优化：如果排序字段没有索引支持，MongoDB 会放弃索引并进行内存排序。

详细讲解与拓展

1. 没有为查询字段创建索引

如果查询字段没有索引，MongoDB 必然会执行全表扫描（COLLSCAN）。

示例：
假设集合如下：

[
    { "name": "Alice", "age": 25 },
    { "name": "Bob", "age": 30 },
    { "name": "Charlie", "age": 35 }
]

查询：

db.users.find({ age: { $gt: 30 } }).explain("executionStats")

如果未为 age 创建索引：

{
    "winningPlan": { "stage": "COLLSCAN" },
    "executionStats": {
        "totalDocsExamined": 3,
        "totalKeysExamined": 0
    }
}

解决方法：为 age 创建索引：

db.users.createIndex({ age: 1 })

2. 查询条件未命中索引

索引是有顺序的，查询条件必须满足索引的前缀规则，否则索引不会被使用。

示例：
创建复合索引：

db.users.createIndex({ name: 1, age: 1 })

以下查询会使用索引：

db.users.find({ name: "Alice" })
db.users.find({ name: "Alice", age: { $gt: 25 } })

以下查询不会使用索引（不满足前缀规则）：

db.users.find({ age: { $gt: 25 } })

解决方法：调整查询条件，确保前缀字段 name 被使用。

3. 返回数据占比过高

如果查询返回的文档占集合总文档的很大比例（例如超过 30%-50%），MongoDB 会认为使用索引的成本大于全表扫描，改为执行全表扫描（COLLSCAN）。

示例：
假设集合有 100,000 条文档，其中 90,000 条符合查询条件：

db.users.find({ status: "active" }).explain("executionStats")

即使为 status 字段创建了索引，MongoDB 可能仍会选择全表扫描，因为大部分文档都满足条件。

优化方法：
– 避免返回过多文档，尽量细化查询条件。
– 如果必须查询大量文档，可配合分页（limit）优化查询性能。

4. 索引被禁用

使用 hint 方法，可以手动指定 MongoDB 使用或不使用特定索引。如果使用 { "$natural": 1 } 强制查询按照自然顺序扫描，则不会使用索引。

示例：

db.users.find({ age: { gt: 25 } }).hint({ "natural": 1 })

此查询将强制执行全表扫描。

5. 排序未优化

如果查询中的排序字段没有索引支持，MongoDB 会进行内存排序，这会消耗大量内存和 CPU 资源。

示例：
查询：

db.users.find({}).sort({ age: 1 }).explain("executionStats")

如果 age 字段没有索引，MongoDB 会执行内存排序。

解决方法：
为排序字段创建索引：

db.users.createIndex({ age: 1 })

6. 查询字段类型不匹配

如果查询条件的字段类型与索引字段的类型不一致，索引可能不会被使用。

示例：
假设索引字段 age 是数字类型：

db.users.createIndex({ age: 1 })

查询时使用字符串：

db.users.find({ age: "30" }).explain("executionStats")

此查询不会使用索引。

解决方法：
确保查询条件的字段类型与索引字段一致。

示例：如何分析索引未使用

通过 explain 方法可以分析查询是否使用了索引。

示例集合：

[
    { "name": "Alice", "age": 25 },
    { "name": "Bob", "age": 30 },
    { "name": "Charlie", "age": 35 }
]

查询时未使用索引：

db.users.find({ age: { $gt: 30 } }).explain("executionStats")

{
   "winningPlan": { "stage": "COLLSCAN" },
   "executionStats": {
       "totalDocsExamined": 3,
       "totalKeysExamined": 0
   }
}

创建索引并重新查询：

db.users.createIndex({ age: 1 })
db.users.find({ age: { $gt: 30 } }).explain("executionStats")

{
   "winningPlan": { "stage": "IXSCAN" },
   "executionStats": {
       "totalDocsExamined": 1,
       "totalKeysExamined": 1
   }
}

总结

MongoDB 不使用索引的常见原因包括未创建索引、查询条件不匹配、返回数据占比过高、排序未优化等。通过 explain 方法可以分析查询执行计划，定位问题并优化索引设计和查询条件，从而提高查询性能。合理设计索引结构是解决索引未使用问题的关键。