【mongodb】索引选择和 replan 原理
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在MongoDB中，查询过程中的索引选择及Replan原理是理解查询优化的关键。本文基于MongoDB R4.0.3版本，详细解析了索引选择、计划生成、Replan机制及其优化策略。
首先，索引选择问题主要涉及如何高效过滤数据。在面对特定查询条件时，MongoDB会根据谓词条件选择合适的索引来执行查询。为了确定最优索引，MongoDB会经历从查询过滤、逻辑优化到生成执行计划的多个步骤。在逻辑优化阶段，MongoDB通过CanonicalQuery类简化查询树结构，以便更好地识别和合并查询条件，从而提高索引查找效率。在生成执行计划阶段，通过PlanEnumerator类生成多种可能的查询组合，MongoDB最终选择一个最优的执行计划来执行查询。
在确定最优索引时，MongoDB会基于多个因素进行评估，包括每个索引扫描的次数、获取符合条件记录的能力以及是否使用额外的处理步骤。这种评估机制确保了选择的执行计划能够提供最快的查询结果。同时，MongoDB中的执行计划状态也会引导选择过程，例如提前结束扫描的计划会被优先考虑。
PlanCache机制则是存储和重用已优化的查询计划，以减少重复计算。PlanCache在存储规则中，会根据当前索引的扫描次数确定是否保留执行计划。如果扫描过程满足特定条件，如提前达到预设的扫描次数或获取足够多的符合条件记录，执行计划将被保留。反之，则需要重新生成执行计划。然而，在某些情况下，如当PlanCache中的执行计划具有过高的扫描次数时，MongoDB可能会忽视更优的查询计划，导致性能下降。为解决此问题，MongoDB在4.2版本及之后引入了“Active”和“Inactive”状态，动态调整PlanCache中的最优查询解决方案，避免单一查询计划长期主导。
总结而言，MongoDB通过复杂而精细的索引选择和计划生成机制，优化查询性能，减少资源消耗。同时，通过灵活的PlanCache和动态调整机制，MongoDB能够应对数据分布和查询模式的变化，持续提升查询效率。这些策略对理解MongoDB查询优化过程至关重要。
