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本篇内容介绍了“怎么理解 mongodb 执行计划”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
====Mongodb 并发批量 kill session =============
并发、批量 kill session
1、将查询时间超过 1000s 的所有 session kill 掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.secs_running 1000 item.op == query)db.killOp(item.opid)})
2、将所有包含集合 jack.bear 查询 kill 掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.ns == jack.bear item.op == query)db.killOp(item.opid)})
3、将满足 item.op== query item.secs_running 60 item.ns== jack.bear 这 3 个条件的操作 kill 掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item){if(item.waitingForLock){var lock_info = item[ opid if(item.op== query item.secs_running 60 item.ns== cswuyg.cswuyg){db.killOp(item.opid)}}})
4、将满足 item.op == query item.secs_running 1000 这 2 个条件的操作 kill 掉
db.currentOp().inprog.forEach(function(item) {
var lock_info = item[opid
if (item.op == query item.secs_running 1000) {
print(kill , item.opid);
db.killOp(item.opid)
}
})
################# MongoDB 执行计划 ################
Stage 分类
COLLSCAN：扫描整个集合 IXSCAN：索引扫描 FETCH：根据索引去检索选择 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（与老版本的 scanAndOrder:true 一致）
LIMIT：使用 limit 限制返回数
SKIP：使用 skip 进行跳过 IDHACK：针对_id 进行查
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
COUNTSCAN：count 不使用用 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
========= 重建索引 =======
重建索引：
db.tableName.dropIndex(indexName)
db.tableName.ensureIndex({key1 : 1 , key2 :1},{name : indexName},{background:true})
db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({uuid :-1},{background:true})
db.COLLECTION_NAME.getIndexes()
== 查看执行计划 ===
db.collection_name.find({}).explain(true)
find{} 里面要设置具体的查询条件，才可以查到精确的执行计划
MongoDB 查看执行计划时，最理想状态：–20180604
“怎么理解 mongodb 执行计划”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
