3

次のような約20000のドキュメントを含むsearch2というコレクションがあります。

    {
        "loc": {
        "type": "Polygon",
        "coordinates": [
            [
            [
                43.78526674007639,
                11.14739998758569
            ],
            [
                43.78526674007639,
                11.183372851822439
            ],
            [
                43.79443488391605,
                11.183372851822439
            ],
            [
                43.79443488391605,
                11.264311796355125
            ],
            [
                43.812771171595415,
                11.264311796355125
            ],
            [
                43.83110745927479,
                11.264311796355125
            ],
            [
                43.83110745927479,
                11.273305012414314
            ],
            [
                43.849443746954144,
                11.273305012414314
            ],
            [
                43.858611890793824,
                11.273305012414314
            ],
            [
                43.858611890793824,
                11.264311796355125
            ],
            [
                43.8769481784732,
                11.264311796355125
            ],
            [
                43.8769481784732,
                11.246325364236752
            ],
            [
                43.88611632231286,
                11.246325364236752
            ],
            [
                43.88611632231286,
                11.237332148177565
            ],
            [
                43.895284466152546,
                11.237332148177565
            ],
            [
                43.895284466152546,
                11.228338932118376
            ],
            [
                43.904452609992234,
                11.228338932118376
            ],
            [
                43.904452609992234,
                11.165386419704065
            ],
            [
                43.895284466152546,
                11.165386419704065
            ],
            [
                43.895284466152546,
                11.156393203644878
            ],
            [
                43.88611632231286,
                11.156393203644878
            ],
            [
                43.8769481784732,
                11.156393203644878
            ],
            [
                43.858611890793824,
                11.156393203644878
            ],
            [
                43.849443746954144,
                11.156393203644878
            ],
            [
                43.849443746954144,
                11.165386419704065
            ],
            [
                43.83110745927479,
                11.165386419704065
            ],
            [
                43.83110745927479,
                11.156393203644878
            ],
            [
                43.812771171595415,
                11.156393203644878
            ],
            [
                43.812771171595415,
                11.14739998758569
            ],
            [
                43.79443488391605,
                11.14739998758569
            ],
            [
                43.78526674007639,
                11.14739998758569
            ]
            ]
        ]
        },
        "docId": 1,
        "docVote": 0,
        "title": "title-1",
        "_id": {
        "$oid": "5248725d2dd5622510000001"
        }
    }

次のコマンドでインデックスを定義します。

    db.search2.ensureIndex({"docVote": 1,"loc":"2dsphere"});

コレクションには、このインデックスと「_id」フィールドのデフォルト インデックスのみがあります。

次のクエリを実行すると、「nscannedObjects」が = 10 になると予想されます。

    db.search2.find({
        loc: {
        $geoIntersects: {
            $geometry: {
            type: "Polygon",
            coordinates: [
                [
                    [43.7269795, 11.1540365],
                    [43.8329368, 11.1540365],
                    [43.8329368, 11.3310908],
                    [43.7269795, 11.3310908],
                    [43.7269795, 11.1540365]
                ]
            ]
            }
        }
        }
    }, {
        "docVote": 1,
        _id: 0
    }).sort({
        "docVote": 1
    }).limit(10).hint({
        "docVote": 1,
        "loc": "2dsphere"
    }).explain()

しかし、これは結果です：

    {
    "cursor" : "S2Cursor",
    "isMultiKey" : true,
    "n" : 10,
    "nscannedObjects" : 44283,
    "nscanned" : 648117,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 44283,
    "nscannedAllPlans" : 648117,
    "scanAndOrder" : true,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 13,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 12632,
    "indexBounds" : {

    },
    "nscanned" : 648117,
    "matchTested" : NumberLong(46642),
    "geoTested" : NumberLong(46642),
    "cellsInCover" : NumberLong(8),
    "server" : "*********"
    }

クエリから並べ替えを削除すると、次のようになります。

    {
        "cursor" : "S2Cursor",
        "isMultiKey" : true,
        "n" : 10,
        "nscannedObjects" : 10,
        "nscanned" : 25,
        "nscannedObjectsAllPlans" : 10,
        "nscannedAllPlans" : 25,
        "scanAndOrder" : false,
        "indexOnly" : false,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "millis" : 3,
        "indexBounds" : {

        },
        "nscanned" : 25,
        "matchTested" : NumberLong(10),
        "geoTested" : NumberLong(10),
        "cellsInCover" : NumberLong(8),
        "server" : "******"
    }

では、なぜインデックスを使用して結果を並べ替えないのでしょうか? このドキュメントから : http://docs.mongodb.org/manual/applications/geospatial-indexes/ http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/sort-results-with-indexes/ 2dsphere インデックス フィールドのプレフィックスまたはサフィックスとしてスカラー インデックス フィールド (つまり、昇順または降順) を持つ複合インデックス" および "並べ替えドキュメントが複合インデックスのサブセットであり、インデックスの先頭から開始する場合、MongoDB は使用できますクエリ結果の取得と並べ替えの両方に使用するインデックス。"

私は何が欠けていますか？

前もって感謝します

4

2 に答える 2

0

私の考えでは、複合インデックスの最初のフィールドとして docVote を定義しているにもかかわらず、クエリで docVote を使用していないためです。

私の提案は、db.search2.ensureIndex({"loc":"2dsphere"}); を試すことです。クエリがインデックスを使用しているかどうかを確認します。そして、 db.search2.ensureIndex({"loc":"2dsphere", "docVote": 1}); を試してください。

于 2014-01-08T03:54:31.533 に答える
-1

「loc」のインデックスを削除し、「docVote」インデックスのみを使用してみてください。

于 2013-09-30T22:00:59.660 に答える