使用pymongo在mongodb中多次查询单个字段的执行速度答案

【问题标题】：Querying single field multiple times execution speed in mongodb using pymongo使用pymongo在mongodb中多次查询单个字段的执行速度
【发布时间】：2016-11-24 03:55:49
【问题描述】：

pymongo中两个查询的执行时间是否有差异：

db.collection.find({'date': {'$gte': datetime(2000, 01, 01), '$lt': datetime(2016, 11, 23)}})

db.collection.find({'date': {'$gte': datetime(2000, 01, 01)}, 'date': {'$lt': datetime(2016, 11, 23)}})

在第二种情况下，我查询同一个字段两次。我使用 mongo shell 检查并运行 .explain("executionStats")，唯一的区别是查询 ("queryPlanner.parsedQuery") 第一个是：

"$and" : [
    {
        "date" : {
            "$lt" : ISODate("2016-11-23T00:00:00Z")
        }
    },
    {
        "date" : {
            "$gte" : ISODate("2000-01-01T00:00:00Z")
        }
    }
]

这是第二个：

"date" : {
    "$lt" : ISODate("2016-11-23T00:00:00Z")
}

我正在查询一个包含数万个文档的集合，并且被多次查询。所以，我需要优化查询。

【问题讨论】：

“日期”字段是否被索引？如果没有，那应该是提高操作速度的第一步。如果是，两个解释计划在如何应用索引界限之间是否有任何区别？您可能需要再次运行 .explain 并传递 'true' 选项，例如".explain(true)"
嘿，我正在查询集合中的多个字段（大约 6 个），索引日期并没有多大帮助。但是date 字段有一个范围，所有其他字段只匹配值相等。所以，我认为@hyades 的回答解释了我的查询实际上是错误的，并且两个查询不等价，因为我们不能为映射类型（在本例中为 python 字典）中的两个不同值拥有相同的键。

标签： mongodb pymongo

【解决方案1】：

如果您仔细查看第二个查询 -

{'date': {'$gte': datetime(2000, 01, 01)}, 'date': {'$lt': datetime(2016, 11, 23)}}

您应该观察到这是一个对象（python 中的 dict），具有键 date 和 date，这当然没有意义。您正在尝试创建具有相同键的对象。因此，其中只有一个是有效的（在这种情况下是第二个）。因此，对 mongo 的查询是 {date': {'$lt': datetime(2016, 11, 23)}}，它不会为您提供所需的输出。

我建议您应该尽可能清楚地根据逻辑运算符定义查询。在这种情况下，这将是explain 阶段的输出。所以用$and表示两个不同的条件应该是最好的查询方式。

{"$and" : [
    {"date" : {"$lt" : ISODate("2016-11-23T00:00:00Z")}},
    {"date" : {"$gte" : ISODate("2000-01-01T00:00:00Z")}}
]}

谈到如何使查询更快的话题，您应该使用date 上的索引。将此索引定义为单独的索引{date: 1} 将有助于缩小到相关文档。

【讨论】：