Menu Docs
Página inicial do Docs
/
MongoDB Atlas
/ /

Recuperar o plano de query e as estatísticas de execução

Nesta página

  • Sintaxe
  • Detalhamento
  • Explicação de resultados
  • collectors
  • allCollectorStats
  • facet
  • sort
  • highlight
  • indexPartitionExplain
  • metadata
  • query
  • args
  • stats
  • resultMaterialization
  • resourceUsage
  • Exemplos
  • allPlansExecution
  • queryPlanner
  • executionStats

A query do Atlas Search retorna informações sobre o $search plano de query e a estatística de execução quando a query é executada com o explain método ativado. Quando você executa uma query explain com, o Atlas Search retorna um documentoBSON contendo estatísticas e metadados que descrevem como a query foi executada internamente no Lucene.

Dica

Veja também:

explicar comando

db.<myCollection>.explain("<verbosity>").aggregate([
{
$search: {
"<operator>": {
"<operator-options>"
}
}
}
])

O modo Verbosidade controla o comportamento do explain e a quantidade de informações retornadas. O valor pode ser um dos seguintes:

Informações sobre o plano de query , incluindo os campos stats, que contêm estatísticas de execução da query.

Informações sobre o plano de query , incluindo os campos stats, que contêm estatísticas de execução da query.

queryPlanner (padrão)

Informações sobre o plano de query. Não inclui os campos stats, que contêm estatísticas de execução da query.

Dica

Veja também:

Os explain resultados é um documento BSON com os seguintes campos.

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

collectors

documento

Opcional

Descreve as estatísticas de execução do coletor. explain não retorna esse campo no nível superior para indexPartitionExplain. Em vez disso, explain retorna isso dentro de cada indexPartitionExplain.

highlight

documento

Opcional

Detalhes sobre a execução do destaque para a query. Isso será retornado somente se você especificar realce na query.

indexPartitionExplain

matriz de documentos

Opcional

Contém detalhes de partição por índice. Isso só é retornado se você configurou duas ou mais partições de índice.

metadata

documento

Opcional

Contém metadados úteis.

query

documento

Opcional

Descreve as estatísticas de execução da query. Isto não está presente no nível superior para indexPartitionExplain.

resultMaterialization

documento

Opcional

Detalhes relacionados à recuperação de dados por documento do Lucene após a execução da query. Isto não é devolvido para o modo de verbosidade queryPlanner .

resourceUsage

documento

Opcional

Detalha o uso do recurso da query quando ela foi executada. Isto não é devolvido para o modo de verbosidade queryPlanner .

O collectors é um documento BSON com os seguintes campos:

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

allCollectorStats

documento

Obrigatório

Estatísticas de todos os coletores da query. As estatísticas representam o valor máximo em todos os coletores usados na query e são uma soma de todos os subcoletores. As estatísticas de tempo são somadas para refletir o tempo total gasto em todos os coletores para toda a query. Para saber mais,allCollectorStats consulte.

facet

documento

Opcional

Detalhamento da query que especifica o faceta. Para saber mais,facet consulte.

sort

documento

Opcional

Detalhamento da query que especifica a classificação. Para saber mais,sort consulte.

O allCollectorStats é um documento BSON que descreve as estatísticas de coletor de todos os coletores especificados na query, incluindo facet sorte. Contém as seguintes chaves:

collect

Rastreia a duração e o número de resultados coletados pelo coletor.

competitiveIterator

Estatísticas que acompanham a duração total e o número de vezes que um competitiveIterator foi solicitado do coletor.

setScorer

Estatísticas que acompanham a duração total e o número de vezes que um marcador foi definido no coletor.

O facet é um documento BSON que detalha a estatística de query e execução quando você especifica um faceta na query. Contém os seguintes campos:

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

collectorStats

documento

Opcional

Mostra estatísticas somente para o coletor facet. As chaves aqui são idênticas ao allCollectorStats. Você pode avaliar a diferença entre isto e allCollectorStats para determinar as estatísticas de execução do coletor sort se tiver usado sort na query.

createCountsStats

documento

Opcional

Mostra estatísticas relacionadas à criação do objeto Lucene interno que contém todos os agrupamentos de faceta . Ele contém generateFacetCounts campo, que retorna as estatísticas que acompanham a duração total e o número de vezes que mongot gera o objeto Lucene que contém todas as facetas e suas contagens.

stringFacetFieldCardinalities

documento

Obrigatório

Mapeia o campo que está sendo facetado em suas cardinalidades para os documentos que corresponderam à query e em todo o índice Lucene. Ela fornece as seguintes informações de cardinalidade para cada campo:

  • queried - Representa a cardinalidade faceta do campo em todos os documentos consultados.

  • total - Representa a cardinalidade faceta do campo em todos os documentos no índice.

O sort é um documento BSON que detalha a estatística de query e execução quando você especifica uma classificação na query. Contém os seguintes campos:

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

stats

documento

Opcional

Rastreia estatísticas relacionadas à execução de sort em todos os campos de classificação. Contém os seguintes campos:

  • comparator - Mostra estatísticas e metadados sobre como o Lucene classifica os resultados.

    • setBottom - Retorna com que frequência o valor de classificação menos concorrente atual é atualizado com um valor novo e mais concorrente. Ao classificar, o Atlas Search mantém o controle do valor inferior e, se um novo valor ultrapassar o valor inferior atual em relevância ou concorrência, essa métrica será incrementada.

    • compareBottom - Retorna as estatísticas de tempo e invocação relacionadas à comparação do valor atual de bottom com um valor de bottom candidato.

    • compareTop - Retorna as estatísticas de tempo e invocação relacionadas à comparação do valor atual de top com um valor de top candidato.

    • setHitsThresholdReached - Retorna as estatísticas de tempo e invocação relacionadas a quando o número máximo de resultados (limit) foi atingido.

    • competitiveIterator - Retorna as estatísticas de tempo e invocação relacionadas à iteração (somente) em documentos que provavelmente competirão pelos primeiros pontos nos resultados classificados.

    • setScorer - Retorna as estatísticas de tempo e invocação relacionadas à computação da pontuação e da relevância dos documentos.

  • prunedResultIterator - Mostra as invocações e as estatísticas de tempo das chamadas de método nextDoc e advance no competitiveIterator do Lucene.

    Observação

    Isso não estará presente na saída se executar uma classificação de tipo de dados misto.

    Ele contém apenas o campo nextDoc.

fieldInfos

documento

Obrigatório

Mapeia o campo que está sendo classificado na lista de tipos de dados presentes no índice do campo.

O highlight é um documento BSON que detalha a estatística de query e execução quando você especifica o realce na query. Contém os seguintes campos:

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

resolvedHighlightPaths

List<String>

Obrigatório

Lista de todos os campos destacados. Se você especificou um caminho curinga na seção highlight da sua query, contém uma lista de caminhos de documento totalmente resolvidos.

stats

QueryExecutionArea

Opcional

Estatísticas de invocação e tempo relacionadas à configuração e execução de destaques. Contém os seguintes campos:

  • setupHighlight - Tempo necessário para configurar os objetos internos do Lucene usados durante a fase executeHighlight.

  • executeHighlight - Tempo necessário para executar o realce nos documentos correspondentes.

o indexPartitionExplain contém Explicar Resultados para cada partição de índice. O e o collectors query de nível superior estão dentro explain das informações de cada partição do índice e ausentes no nível superior.

O metadata contém metadados úteis, como os seguintes:

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

mongotVersion

String

Opcional

Versão atual do mongot.

mongotHostName

String

Opcional

Etiqueta legível por humanos que identifica o host mongot .

indexName

String

Opcional

Índice do Atlas Search usado na query.

cursorOptions

Documento

Opcional

Opções de cursor dadas ao mongot.

totalLuceneDocs

Inteiro

Opcional

Número total de documentos lucene no índice, incluindo documentos excluídos.

A resposta explain é um documento BSON com chaves e valores que descrevem a estatística de execução da query. O documento explain no conjunto de resultados contém os seguintes campos:

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

path

string

Opcional

Caminho para o operador, somente se não for a raiz.

type

string

Obrigatório

Nome da query Lucene que o operador do Atlas Search criou. Consulte query para mais informações.

analyzer

string

Opcional

O analisador do Atlas Search usado com a query.

args

documento

Obrigatório

Informações sobre a query do Lucene. Consulte query para mais informações.

stats

documento

Opcional

stats para a query se explain foi executado com o detalhamento executionStats allPlansExecution ou.

A resposta de explicação de um comando de pesquisa contém informações sobre a query executada com esse comando. A resposta no args campo inclui detalhes estruturados de quais queries do Lucene foram executadas Atlas Search para satisfazer uma $search query.

Esta seção contém:

  • Algumas das queries do Lucene que os operadores do Atlas Search criam

  • Opções de query do Lucene incluídas no resumo estruturado

  • Exemplo de resumo estruturado da query Lucene para cada tipo de query Lucene

Observação

Sobre os exemplos

Os exemplos desta seção são baseados em queries executadas nos conjuntos de dados de amostra com o queryPlanner modo de verbosidade. Na resposta de exemplo :

  • mongotQuery o campo mostra o operador Atlas Search e a query que foi executada.

  • explain.type mostra a query Lucene que o operador criou.

Para obter exemplos completos, consulte Exemplos.

BooleanQuery

Para Lucene BooleanQuery, o resumo estruturado inclui detalhes sobre as seguintes opções:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

must

Opcional

Cláusulas que devem corresponder.

mustNot

Opcional

Cláusulas que não devem corresponder.

should

Opcional

Cláusulas que deveriam corresponder.

filter

Opcional

Cláusulas que deveriam corresponder.

minimumShouldMatch

Inteiro

Opcional

O número mínimo de should cláusulas que devem corresponder.

ConstantScoreQuery

Para consultas de pontuação constantes, o resumo estruturado inclui detalhes sobre as seguintes opções:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

query

Obrigatório

Filho de ConstantScoreQuery.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "equals" : {
7 "path" : "host.host_identity_verified",
8 "value" : true
9 }
10 },
11 "explain" : {
12 "type" : "ConstantScoreQuery",
13 "args" : {
14 "query" : {
15 "type" : "TermQuery",
16 "args" : {
17 "path" : "host.host_identity_verified",
18 "value" : "T"
19 }
20 }
21 }
22 }
23 }
24 },
25 {
26 "$_internalSearchIdLookup" : { }
27 }
28 ],
29 ...
30}
FunctionScoreQuery

Para consultas do Lucene FunctionScoreQuery, o resumo estruturado inclui detalhes sobre as seguintes opções:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

scoreFunction

string

Obrigatório

Expressão de pontuação usada na consulta.

query

Obrigatório

A consulta.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "near" : {
7 "path" : "accomodates",
8 "origin" : 8,
9 "pivot" : 2
10 }
11 },
12 "explain" : {
13 "type" : "BooleanQuery",
14 "args" : {
15 "must" : [ ],
16 "mustNot" : [ ],
17 "should" : [
18 {
19 "type" : "BooleanQuery",
20 "args" : {
21 "must" : [ ],
22 "mustNot" : [ ],
23 "should" : [
24 {
25 "type" : "FunctionScoreQuery",
26 "args" : {
27 "scoreFunction" : "expr(pivot / (pivot + abs(origin - value)))",
28 "query" : {
29 "type" : "LongDistanceFeatureQuery",
30 "args" : { },
31 "stats" : { }
32 }
33 }
34 }
35 ],
36 "filter" : [
37 {
38 "type" : "PointRangeQuery",
39 "args" : {
40 "path" : "accomodates",
41 "representation" : "double",
42 "gte" : 8.000000000000002,
43 "lte" : NaN
44 }
45 }
46 ],
47 "minimumShouldMatch" : 0
48 }
49 },
50 {
51 "type" : "LongDistanceFeatureQuery",
52 "args" : { },
53 "stats" : { }
54 }
55 ],
56 "filter" : [ ],
57 "minimumShouldMatch" : 0
58 }
59 }
60 },
61 ...
62 },
63 ...
64 ],
65 ...
66}
LatLonPointDistanceQuery

Para LatLonPointDistanceQuery consultas do Lucene, a resposta contém apenas stats um.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "geoWithin" : {
7 "path" : "address.location",
8 "circle" : {
9 "radius" : 4800,
10 "center" : {
11 "type" : "Point",
12 "coordinates" : [
13 -122.419472,
14 37.765302
15 ]
16 }
17 }
18 }
19 },
20 "explain" : {
21 "type" : "LatLonPointDistanceQuery",
22 "args" : { }
23 }
24 }
25 },
26 ...
27 ],
28 ...
29}
LatLonShapeQuery

Para LatLonShapeQuery consultas do Lucene, a resposta contém apenas stats um.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "geoShape" : {
7 "path" : "address.location",
8 "relation" : "within",
9 "geometry" : {
10 "type" : "Polygon",
11 "coordinates" : [
12 [
13 [ -74.3994140625, 40.5305017757 ],
14 [ -74.7290039063, 40.5805846641 ],
15 [ -74.7729492188, 40.9467136651 ],
16 [ -74.0698242188, 41.1290213475 ],
17 [ -73.65234375, 40.9964840144 ],
18 [ -72.6416015625, 40.9467136651 ],
19 [ -72.3559570313, 40.7971774152 ],
20 [ -74.3994140625, 40.5305017757 ]
21 ]
22 ]
23 }
24 }
25 },
26 "explain" : {
27 "type" : "LatLonShapeQuery",
28 "args" : { }
29 }
30 },
31 ...
32 },
33 ...
34 ],
35 ...
36}
LongDistanceFeatureQuery

Para Lucene,LongDistanceFeatureQuery a resposta contém apenas um stats .

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_mflix.movies .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "near" : {
7 "path" : "released",
8 "origin" : ISODate("1915-09-13T00:00:00Z"),
9 "pivot" : 7776000000
10 }
11 },
12 "explain" : {
13 "type" : "LongDistanceFeatureQuery",
14 "args" : { }
15 }
16 },
17 ...
18 },
19 ...
20 ],
21 ...
22}
MultiTermQueryConstantScoreWrapper

Para consultas do Lucene MultiTermQueryConstantScoreWrapper, o resumo estruturado inclui detalhes sobre os seguintes argumentos:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

queries

Listar

Obrigatório

Lista de consultas.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "regex" : {
7 "path" : "access",
8 "query" : "full(.{0,5})",
9 "allowAnalyzedField" : true
10 }
11 },
12 "explain" : {
13 "type" : "MultiTermQueryConstantScoreWrapper",
14 "args" : {
15 "queries" : [
16 {
17 "type" : "DefaultQuery",
18 "args" : {
19 "queryType" : "RegexpQuery"
20 }
21 }
22 ]
23 }
24 }
25 },
26 ...
27 },
28 ...
29 ],
30 ...
31}
PhraseQuery

Para consultas do Lucene PhraseQuery, o resumo estruturado inclui detalhes sobre os seguintes argumentos:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

path

String

Obrigatório

Campo indexado para pesquisar.

query

String

Obrigatório

String ou strings para pesquisar.

slop

Número

Obrigatório

Distância permitida entre palavras na frase query.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "phrase" : {
7 "path" : "description",
8 "query" : "comfortable apartment",
9 "slop" : 2
10 }
11 },
12 "explain" : {
13 "type" : "PhraseQuery",
14 "args" : {
15 "path" : "description",
16 "query" : "[comfortable, apartment]",
17 "slop" : 2
18 }
19 }
20 },
21 ...
22 },
23 ...
24 ],
25 ...
26}
PointRangeQuery

Para consultas do Lucene PointRangeQuery, o resumo estruturado inclui detalhes sobre os seguintes argumentos:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

path

String

Obrigatório

Campo indexado para pesquisar.

representation

String

Opcional

Representação numérica. Queries sobre dados classificados por data não incluem representação.

gte

Número

Opcional

Limite inferior da consulta.

lte

Número

Opcional

Limite superior da consulta.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "range" : {
7 "path" : "number_of_reviews",
8 "gt" : 5
9 }
10 },
11 "explain" : {
12 "type" : "BooleanQuery",
13 "args" : {
14 "must" : [ ],
15 "mustNot" : [ ],
16 "should" : [
17 {
18 "type" : "PointRangeQuery",
19 "args" : {
20 "path" : "number_of_reviews",
21 "representation" : "double",
22 "gte" : 5.000000000000001
23 }
24 },
25 {
26 "type" : "PointRangeQuery",
27 "args" : {
28 "path" : "number_of_reviews",
29 "representation" : "int64",
30 "gte" : NumberLong(6)
31 }
32 }
33 ],
34 "filter" : [ ],
35 "minimumShouldMatch" : 0
36 }
37 }
38 },
39 ...
40 },
41 ...
42 ],
43 ...
44}
TermQuery

Para queries de termo, o resumo estruturado inclui detalhes sobre os seguintes argumentos:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

path

String

Obrigatório

Campo indexado para pesquisar.

value

String

Obrigatório

String a ser pesquisada.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "queryString" : {
7 "defaultPath" : "summary",
8 "query" : "quiet"
9 }
10 },
11 "explain" : {
12 "type" : "TermQuery",
13 "args" : {
14 "path" : "summary",
15 "value" : "quiet"
16 }
17 }
18 },
19 ...
20 },
21 ...
22 ],
23 ...
24}
Default

Queries Lucene que não são explicitamente definidas por outra query Lucene são serializadas utilizando a query padrão. O resumo estruturado inclui detalhes sobre a seguinte opção:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição

queryType

String

Obrigatório.

Tipo de consulta Lucene.

O exemplo a seguir mostra a resposta explain para uma query executada na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "near" : {
7 "origin" : {
8 "type" : "Point",
9 "coordinates" : [
10 -8.61308,
11 41.1413
12 ]
13 },
14 "pivot" : 1000,
15 "path" : "address.location"
16 }
17 },
18 "explain" : {
19 "type" : "DefaultQuery",
20 "args" : {
21 "queryType" : "LatLonPointDistanceFeatureQuery"
22 }
23 }
24 },
25 ...
26 },
27 ...
28 ],
29 ...
30}

A resposta explain para os modos de detalhamento executionStats e allPlansExecution inclui um campo stats que contém informações sobre quanto tempo uma query gasta em vários estágios de sua execução.

O detalhamento do tempo descreve as estatísticas de execução pertinentes a uma área de execução da query . Os campos a seguir mostram o detalhamento do tempo:

Campo
Tipo
Descrição

millisElapsed

Long

O tempo aproximado do relógio na parede decorrido executando tarefas nessa área, incluindo a quantidade de tempo que os filhos da query gastaram nessa área. O valor é o número aproximado de milissegundos decorridos durante a execução de tarefas nesta área.

invocationCounts

Docuemnt

Número de invocações de tarefas incluídas nesta área. O valor é um mapa de nomes de tarefas para sua contagem de invocação.

As estatísticas estão disponíveis para as seguintes áreas de query:

Opção
Descrição

context

Estatísticas relacionadas à execução da query Lucene. Há duas tarefas cujas contagens de invocação são enumeradas nesta área:

createScorer

O Scorer itera sobre os documentos e gera uma pontuação para cada documento. Invocações de createScorer criam o objeto responsável pela pontuação. Observe que o tempo associado a essa tarefa não é o tempo gasto na classificação de documentos. A contagem inclui o número de invocações scorerSupplier .

createWeight

O estado das lojas de peso associado a uma query e IndexSearcher. A contagem inclui o número de invocações createWeight .

O tempo gasto nessa área está relacionado à estrutura da query e não é baseado no número de resultados que são iterados e pontuados.

Por exemplo:

"context" : {
"millisElapsed" : NumberDouble(4.934751),
"invocationCounts" : {
"createWeight" : NumberLong(1),
"createScorer" : NumberLong(10)
}
}

match

Estatísticas relacionadas à iteração e à correspondência de documentos de resultados. Essa estatística mostra o tempo necessário para determinar qual documento é a próxima correspondência. O tempo gasto na correspondência de resultados pode variar significativamente, dependendo da natureza da query. Há duas tarefas cujas contagens de invocação são enumeradas nesta área:

nextDoc

Solicitações para avançar para o próximo documento do conjunto de resultados. Isso envolve identificar e mover saltos anteriores, ou outras tarefas necessárias para encontrar a próxima correspondência. A contagem inclui o número de invocações nextDoc e advance .

refineRoughMatch

Executa uma correspondência mais completa. Algumas query são executadas em um processo de duas fases, em que um documento é primeiro correspondido "aproximadamente" e é verificado com uma segunda fase, mais completa, somente depois de satisfazer a primeira correspondência aproximada. A tarefa refineRoughMatch é a segunda fase do processo de duas fases. A contagem inclui o número de invocações refineRoughMatch .

Por exemplo:

"match" : {
"millisElapsed" : NumberDouble(4.901597),
"invocationCounts" : {
"nextDoc" : NumberLong(541),
"refineRoughMatch" : NumberLong(0)
}
}

score

Estatísticas relacionadas à pontuação de documentos no conjunto de resultados. Há duas tarefas cujas contagens de invocação são enumeradas nesta área:

score

Classifica cada documento no conjunto de resultados. A contagem inclui o número de invocações score .

setMinCompetitiveScore

Ignora documentos cuja pontuação é menor que o valor fornecido. Indica que uma query pode ter sido capaz de reduzir o número de operações de pontuação realizadas ignorando documentos com pontuações abaixo de um limite não concorrência. A contagem inclui o número de invocações setMinCompetitiveScore .

Por exemplo:

"score" : {
"millisElapsed" : NumberDouble(3.931312),
"invocationCounts" : {
"score" : NumberLong(536),
"setMinCompetitiveScore" : NumberLong(0)
}
}

O resultMaterialization monitora a quantidade de tempo que o mongot leva para realizar o seguinte:

  1. Recupere dados de resultados armazenados no Lucene na forma de _id ou storedSource.

  2. Serialize os dados no formato BSON antes de enviá-los mongod para.

O resourceUsage rastreia o recurso usado para executar a query. Contém os seguintes campos:

Opção
Tipo
necessidade
Propósito

majorFaults

Long

Obrigatório

Número de falhas de páginas principais, que ocorrem quando o sistema não consegue encontrar os dados necessários na memória, resultando na leitura do armazenamento de backup, como disco, durante a execução da query.

minorFaults

Long

Obrigatório

Número de falhas de página menores, que ocorrem quando os dados estão no cache da página, mas ainda não foram mapeados para a tabela de páginas do processo.

userTimeMs

Long

Obrigatório

Quantidade de tempo de CPU, em milissegundos, gasto no espaço do usuário.

systemTimeMs

Long

Obrigatório

Quantidade de tempo da CPU, em milissegundos, gasto no espaço do sistema.

maxReportingThreads

Inteiro

Obrigatório

Número máximo de threads que mongot usou durante a execução da query em todos os lotes. Para queries de explicação não simultâneas, o valor é 1.

numBatches

Inteiro

Obrigatório

Número total de lotes que mongot foi solicitado ao processar a query.

Os exemplos seguintes utilizam a collection movies no banco de dados sample_mflix.

Dica

Se você já carregou o conjunto de dados de amostra, siga o tutorial Iniciar com Atlas Search para criar uma definição de índice e executar queries de Atlas Search.

O exemplo a seguir usa operadores diferentes para consultar o title campo com o allPlansExecution modo de detalhamento.

db.movies.explain("allPlansExecution").aggregate([
{
$search: {
"text": {
"path": "title",
"query": "yark",
"fuzzy": {
"maxEdits": 1,
"maxExpansions": 100,
}
}
}
}
])
1{
2 explainVersion: '1',
3 stages: [
4 {
5 '$_internalSearchMongotRemote': {
6 mongotQuery: {
7 text: {
8 path: 'title',
9 query: 'yark',
10 fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
11 }
12 },
13 explain: {
14 query: {
15 type: 'BooleanQuery',
16 args: {
17 must: [],
18 mustNot: [],
19 should: [
20 {
21 type: 'BoostQuery',
22 args: {
23 query: {
24 type: 'TermQuery',
25 args: { path: 'title', value: 'dark' },
26 stats: {
27 context: { millisElapsed: 0 },
28 match: { millisElapsed: 0 },
29 score: { millisElapsed: 0 }
30 }
31 },
32 boost: 0.75
33 },
34 stats: {
35 context: {
36 millisElapsed: 0.403983,
37 invocationCounts: {
38 createWeight: Long('1'),
39 createScorer: Long('18')
40 }
41 },
42 match: {
43 millisElapsed: 0.094254,
44 invocationCounts: { nextDoc: Long('89') }
45 },
46 score: {
47 millisElapsed: 0.077043,
48 invocationCounts: { score: Long('83') }
49 }
50 }
51 },
52 {
53 type: 'BoostQuery',
54 args: {
55 query: {
56 type: 'TermQuery',
57 args: { path: 'title', value: 'ark' },
58 stats: {
59 context: { millisElapsed: 0 },
60 match: { millisElapsed: 0 },
61 score: { millisElapsed: 0 }
62 }
63 },
64 boost: 0.6666666269302368
65 },
66 stats: {
67 context: {
68 millisElapsed: 0.248528,
69 invocationCounts: {
70 createWeight: Long('1'),
71 createScorer: Long('8')
72 }
73 },
74 match: {
75 millisElapsed: 0.067561,
76 invocationCounts: { nextDoc: Long('3') }
77 },
78 score: {
79 millisElapsed: 0.001649,
80 invocationCounts: { score: Long('2') }
81 }
82 }
83 },
84 {
85 type: 'BoostQuery',
86 args: {
87 query: {
88 type: 'TermQuery',
89 args: { path: 'title', value: 'mark' },
90 stats: {
91 context: { millisElapsed: 0 },
92 match: { millisElapsed: 0 },
93 score: { millisElapsed: 0 }
94 }
95 },
96 boost: 0.75
97 },
98 stats: {
99 context: {
100 millisElapsed: 0.337083,
101 invocationCounts: {
102 createWeight: Long('1'),
103 createScorer: Long('12')
104 }
105 },
106 match: {
107 millisElapsed: 0.006489,
108 invocationCounts: { nextDoc: Long('11') }
109 },
110 score: {
111 millisElapsed: 0.013741,
112 invocationCounts: { score: Long('8') }
113 }
114 }
115 },
116 {
117 type: 'BoostQuery',
118 args: {
119 query: {
120 type: 'TermQuery',
121 args: { path: 'title', value: 'park' },
122 stats: {
123 context: { millisElapsed: 0 },
124 match: { millisElapsed: 0 },
125 score: { millisElapsed: 0 }
126 }
127 },
128 boost: 0.75
129 },
130 stats: {
131 context: {
132 millisElapsed: 0.395528,
133 invocationCounts: {
134 createWeight: Long('1'),
135 createScorer: Long('16')
136 }
137 },
138 match: {
139 millisElapsed: 0.091681,
140 invocationCounts: { nextDoc: Long('32') }
141 },
142 score: {
143 millisElapsed: 0.137827,
144 invocationCounts: { score: Long('27') }
145 }
146 }
147 },
148 {
149 type: 'BoostQuery',
150 args: {
151 query: {
152 type: 'TermQuery',
153 args: { path: 'title', value: 'york' },
154 stats: {
155 context: { millisElapsed: 0 },
156 match: { millisElapsed: 0 },
157 score: { millisElapsed: 0 }
158 }
159 },
160 boost: 0.75
161 },
162 stats: {
163 context: {
164 millisElapsed: 0.150681,
165 invocationCounts: {
166 createWeight: Long('1'),
167 createScorer: Long('16')
168 }
169 },
170 match: {
171 millisElapsed: 0.067298,
172 invocationCounts: { nextDoc: Long('33') }
173 },
174 score: {
175 millisElapsed: 0.038636,
176 invocationCounts: { score: Long('28') }
177 }
178 }
179 },
180 {
181 type: 'BoostQuery',
182 args: {
183 query: {
184 type: 'TermQuery',
185 args: { path: 'title', value: 'yard' },
186 stats: {
187 context: { millisElapsed: 0 },
188 match: { millisElapsed: 0 },
189 score: { millisElapsed: 0 }
190 }
191 },
192 boost: 0.75
193 },
194 stats: {
195 context: {
196 millisElapsed: 0.104308,
197 invocationCounts: {
198 createWeight: Long('1'),
199 createScorer: Long('8')
200 }
201 },
202 match: {
203 millisElapsed: 0.002445,
204 invocationCounts: { nextDoc: Long('4') }
205 },
206 score: {
207 millisElapsed: 0.00233,
208 invocationCounts: { score: Long('3') }
209 }
210 }
211 }
212 ],
213 filter: [],
214 minimumShouldMatch: 0
215 },
216 stats: {
217 context: {
218 millisElapsed: 12.8127,
219 invocationCounts: { createWeight: Long('1'), createScorer: Long('12') }
220 },
221 match: {
222 millisElapsed: 0.761076,
223 invocationCounts: { nextDoc: Long('157') }
224 },
225 score: {
226 millisElapsed: 0.857125,
227 invocationCounts: { score: Long('151') }
228 }
229 }
230 },
231 collectors: {
232 allCollectorStats: {
233 millisElapsed: 2.061296,
234 invocationCounts: {
235 collect: Long('151'),
236 competitiveIterator: Long('6'),
237 setScorer: Long('6')
238 }
239 },
240 facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
241 },
242 resultMaterialization: {
243 stats: {
244 millisElapsed: 17.759502,
245 invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('1') }
246 }
247 },
248 metadata: {
249 mongotVersion: '1.43.1',
250 mongotHostName: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
251 indexName: 'default',
252 totalLuceneDocs: 21349
253 },
254 resourceUsage: {
255 majorFaults: Long('0'),
256 minorFaults: Long('98'),
257 userTimeMs: Long('30'),
258 systemTimeMs: Long('0'),
259 maxReportingThreads: 1,
260 numBatches: 1
261 }
262 },
263 requiresSearchMetaCursor: true
264 },
265 nReturned: Long('0'),
266 executionTimeMillisEstimate: Long('108')
267 },
268 {
269 '$_internalSearchIdLookup': {},
270 nReturned: Long('0'),
271 executionTimeMillisEstimate: Long('108')
272 }
273 ],
274 queryShapeHash: '6FD3791F785FA329D4ECD1171E0E5AF6772C18F5F0A7A50FC416D080A93C8CB7',
275 serverInfo: {
276 host: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
277 port: 27017,
278 version: '8.0.4',
279 gitVersion: 'bc35ab4305d9920d9d0491c1c9ef9b72383d31f9'
280 },
281 serverParameters: {
282 ...
283 },
284 command: {
285 aggregate: 'movies',
286 pipeline: [
287 {
288 '$search': {
289 text: {
290 path: 'title',
291 query: 'yark',
292 fuzzy: { maxEdits: 1, maxExpansions: 100 }
293 }
294 }
295 }
296 ],
297 cursor: {},
298 '$db': 'sample_mflix'
299 },
300 ok: 1,
301 '$clusterTime': {
302 clusterTime: Timestamp({ t: 1738081279, i: 12 }),
303 signature: {
304 hash: Binary.createFromBase64('DM3imkEw1qT23M2n/b/JibqB1Fg=', 0),
305 keyId: Long('7462787091647168517')
306 }
307 },
308 operationTime: Timestamp({ t: 1738081279, i: 12 })
309}
db.movies.explain("allPlansExecution").aggregate([
{
$search: {
"text": {
"path": "title",
"query": "prince"
},
"highlight": {
"path": "title",
"maxNumPassages": 1,
"maxCharsToExamine": 40
}
}
},
{
$project: {
"description": 1,
"_id": 0,
"highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
}
}
])
1{
2 explainVersion: '1',
3 stages: [
4 {
5 '$_internalSearchMongotRemote': {
6 mongotQuery: {
7 text: { path: 'title', query: 'prince' },
8 highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
9 },
10 explain: {
11 query: {
12 type: 'TermQuery',
13 args: { path: 'title', value: 'prince' },
14 stats: {
15 context: {
16 millisElapsed: 1.034149,
17 invocationCounts: { createWeight: Long('1'), createScorer: Long('10') }
18 },
19 match: {
20 millisElapsed: 0.050591,
21 invocationCounts: { nextDoc: Long('29') }
22 },
23 score: {
24 millisElapsed: 0.027259,
25 invocationCounts: { score: Long('25') }
26 }
27 }
28 },
29 collectors: {
30 allCollectorStats: {
31 millisElapsed: 0.112751,
32 invocationCounts: {
33 collect: Long('25'),
34 competitiveIterator: Long('4'),
35 setScorer: Long('4')
36 }
37 },
38 facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
39 },
40 highlight: {
41 resolvedHighlightPaths: [ '$type:string/title' ],
42 stats: {
43 millisElapsed: 10.665238,
44 invocationCounts: {
45 executeHighlight: Long('1'),
46 setupHighlight: Long('1')
47 }
48 }
49 },
50 resultMaterialization: {
51 stats: {
52 millisElapsed: 3.548075,
53 invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('1') }
54 }
55 },
56 metadata: {
57 mongotVersion: '1.43.1',
58 mongotHostName: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
59 indexName: 'default',
60 totalLuceneDocs: 21349
61 },
62 resourceUsage: {
63 majorFaults: Long('0'),
64 minorFaults: Long('0'),
65 userTimeMs: Long('10'),
66 systemTimeMs: Long('0'),
67 maxReportingThreads: 1,
68 numBatches: 1
69 }
70 },
71 requiresSearchMetaCursor: true
72 },
73 nReturned: Long('0'),
74 executionTimeMillisEstimate: Long('31')
75 },
76 {
77 '$_internalSearchIdLookup': {},
78 nReturned: Long('0'),
79 executionTimeMillisEstimate: Long('31')
80 },
81 {
82 '$project': {
83 description: true,
84 highlights: { '$meta': 'searchHighlights' },
85 _id: false
86 },
87 nReturned: Long('0'),
88 executionTimeMillisEstimate: Long('31')
89 }
90 ],
91 queryShapeHash: 'D08444272924C1E04A6E99D0CD4BF82FD929893862B3356F79EC18BBD1F0EF0C',
92 serverInfo: {
93 host: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
94 port: 27017,
95 version: '8.0.4',
96 gitVersion: 'bc35ab4305d9920d9d0491c1c9ef9b72383d31f9'
97 },
98 serverParameters: {
99 internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
100 internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
101 internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
102 internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
103 internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
104 internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
105 internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
106 internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600,
107 internalQueryFrameworkControl: 'trySbeRestricted',
108 internalQueryPlannerIgnoreIndexWithCollationForRegex: 1
109 },
110 command: {
111 aggregate: 'movies',
112 pipeline: [
113 {
114 '$search': {
115 text: { path: 'title', query: 'prince' },
116 highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
117 }
118 },
119 {
120 '$project': {
121 description: 1,
122 _id: 0,
123 highlights: { '$meta': 'searchHighlights' }
124 }
125 }
126 ],
127 cursor: {},
128 '$db': 'sample_mflix'
129 },
130 ok: 1,
131 '$clusterTime': {
132 clusterTime: Timestamp({ t: 1738081637, i: 1 }),
133 signature: {
134 hash: Binary.createFromBase64('TnFwebZsmrjLunk7/TN+9rfJ/8Y=', 0),
135 keyId: Long('7462787091647168517')
136 }
137 },
138 operationTime: Timestamp({ t: 1738081637, i: 1 })
139}
db.movies.explain("allPlansExecution").aggregate([
{
"$searchMeta": {
"facet": {
"operator": {
"near": {
"path": "released",
"origin": ISODate("1921-11-01T00:00:00.000+00:00"),
"pivot": 7776000000
}
},
"facets": {
"genresFacet": {
"type": "string",
"path": "genres"
},
"yearFacet" : {
"type" : "number",
"path" : "year",
"boundaries" : [1910,1920,1930,1940]
}
}
}
}
}
])
1{
2 explainVersion: '1',
3 stages: [
4 {
5 '$searchMeta': {
6 mongotQuery: {
7 facet: {
8 operator: {
9 near: {
10 path: 'released',
11 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
12 pivot: 7776000000
13 }
14 },
15 facets: {
16 genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
17 yearFacet: {
18 type: 'number',
19 path: 'year',
20 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
21 }
22 }
23 }
24 },
25 explain: {
26 query: {
27 type: 'LongDistanceFeatureQuery',
28 args: {},
29 stats: {
30 context: {
31 millisElapsed: 0.684076,
32 invocationCounts: { createWeight: Long('1'), createScorer: Long('12') }
33 },
34 match: {
35 millisElapsed: 1.285512,
36 invocationCounts: { nextDoc: Long('20884') }
37 },
38 score: {
39 millisElapsed: 1.321738,
40 invocationCounts: { score: Long('20878') }
41 }
42 }
43 },
44 collectors: {
45 allCollectorStats: {
46 millisElapsed: 10.536043,
47 invocationCounts: {
48 collect: Long('20878'),
49 competitiveIterator: Long('6'),
50 setScorer: Long('6')
51 }
52 },
53 facet: {
54 collectorStats: {
55 millisElapsed: 3.730834,
56 invocationCounts: { collect: Long('20878'), setScorer: Long('6') }
57 },
58 createCountsStats: {
59 millisElapsed: 10.350302,
60 invocationCounts: { generateFacetCounts: Long('2') }
61 },
62 stringFacetCardinalities: { genresFacet: { queried: 10, total: 25 } }
63 }
64 },
65 resultMaterialization: {
66 stats: {
67 millisElapsed: 10.645713,
68 invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('1') }
69 }
70 },
71 metadata: {
72 mongotVersion: '1.43.1',
73 mongotHostName: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
74 indexName: 'default',
75 totalLuceneDocs: 21349
76 },
77 resourceUsage: {
78 majorFaults: Long('0'),
79 minorFaults: Long('0'),
80 userTimeMs: Long('10'),
81 systemTimeMs: Long('0'),
82 maxReportingThreads: 1,
83 numBatches: 1
84 }
85 },
86 requiresSearchMetaCursor: true
87 },
88 nReturned: Long('0'),
89 executionTimeMillisEstimate: Long('57')
90 }
91 ],
92 queryShapeHash: '582DB864C9BCFB96896CF1A3079CF70FAC10A9A1E19E8D66DF20A2BB40424FB5',
93 serverInfo: {
94 host: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
95 port: 27017,
96 version: '8.0.4',
97 gitVersion: 'bc35ab4305d9920d9d0491c1c9ef9b72383d31f9'
98 },
99 serverParameters: {
100 internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
101 internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
102 internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
103 internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
104 internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
105 internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
106 internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
107 internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600,
108 internalQueryFrameworkControl: 'trySbeRestricted',
109 internalQueryPlannerIgnoreIndexWithCollationForRegex: 1
110 },
111 command: {
112 aggregate: 'movies',
113 pipeline: [
114 {
115 '$searchMeta': {
116 facet: {
117 operator: {
118 near: {
119 path: 'released',
120 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
121 pivot: 7776000000
122 }
123 },
124 facets: {
125 genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
126 yearFacet: {
127 type: 'number',
128 path: 'year',
129 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
130 }
131 }
132 }
133 }
134 }
135 ],
136 cursor: {},
137 '$db': 'sample_mflix'
138 },
139 ok: 1,
140 '$clusterTime': {
141 clusterTime: Timestamp({ t: 1738081767, i: 1 }),
142 signature: {
143 hash: Binary.createFromBase64('ieRjqe84DdOnmlCcP3XBelo8vyM=', 0),
144 keyId: Long('7462787091647168517')
145 }
146 },
147 operationTime: Timestamp({ t: 1738081767, i: 1 })
148}

O exemplo a seguir usa operadores diferentes para consultar o title campo com o queryPlanner modo de detalhamento.

db.movies.explain("queryPlanner").aggregate([
{
$search: {
"text": {
"path": "title",
"query": "yark",
"fuzzy": {
"maxEdits": 1,
"maxExpansions": 100,
}
}
}
}
])
1{
2 "stages" : [
3 {
4 "$_internalSearchMongotRemote" : {
5 "mongotQuery" : {
6 "text" : {
7 "path" : "title",
8 "query" : "yark",
9 "fuzzy" : {
10 "maxEdits" : 1,
11 "maxExpansions" : 100
12 }
13 }
14 },
15 "explain" : {
16 "type" : "BooleanQuery",
17 "args" : {
18 "must" : [ ],
19 "mustNot" : [ ],
20 "should" : [
21 {
22 "type" : "BoostQuery",
23 "args" : {
24 "query" : {
25 "type" : "TermQuery",
26 "args" : {
27 "path" : "title",
28 "value" : "ark"
29 }
30 },
31 "boost" : 0.6666666269302368
32 }
33 },
34 {
35 "type" : "BoostQuery",
36 "args" : {
37 "query" : {
38 "type" : "TermQuery",
39 "args" : {
40 "path" : "title",
41 "value" : "yard"
42 }
43 },
44 "boost" : 0.75
45 }
46 },
47 {
48 "type" : "BoostQuery",
49 "args" : {
50 "query" : {
51 "type" : "TermQuery",
52 "args" : {
53 "path" : "title",
54 "value" : "mark"
55 }
56 },
57 "boost" : 0.75
58 }
59 },
60 {
61 "type" : "BoostQuery",
62 "args" : {
63 "query" : {
64 "type" : "TermQuery",
65 "args" : {
66 "path" : "title",
67 "value" : "park"
68 }
69 },
70 "boost" : 0.75
71 }
72 },
73 {
74 "type" : "BoostQuery",
75 "args" : {
76 "query" : {
77 "type" : "TermQuery",
78 "args" : {
79 "path" : "title",
80 "value" : "dark"
81 }
82 },
83 "boost" : 0.75
84 }
85 },
86 {
87 "type" : "BoostQuery",
88 "args" : {
89 "query" : {
90 "type" : "TermQuery",
91 "args" : {
92 "path" : "title",
93 "value" : "york"
94 }
95 },
96 "boost" : 0.75
97 }
98 }
99 ],
100 "filter" : [ ],
101 "minimumShouldMatch" : 0
102 }
103 }
104 }
105 },
106 {
107 "$_internalSearchIdLookup" : { }
108 }
109 ],
110 "serverInfo" : {
111 "host" : "atlas-example-shard-00-01.mongodb.net",
112 "port" : 27017,
113 "version" : "4.4.3",
114 "gitVersion" : "913d6b62acfbb344dde1b116f4161360acd8fd13"
115 },
116 "ok" : 1,
117 "$clusterTime" : {
118 "clusterTime" : Timestamp(1612457287, 1),
119 "signature" : {
120 "hash" : BinData(0,"kzn7hY7NOduVIqcfx+40ENKbMKQ="),
121 "keyId" : NumberLong("1234567890123456789")
122 }
123 },
124 "operationTime" : Timestamp(1612457287, 1)
125}
db.movies.explain("queryPlanner").aggregate([
{
$search: {
"text": {
"path": "title",
"query": "prince"
},
"highlight": {
"path": "title",
"maxNumPassages": 1,
"maxCharsToExamine": 40
}
}
},
{
$project: {
"description": 1,
"_id": 0,
"highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
}
}
])
1{
2 explainVersion: '1',
3 stages: [
4 {
5 '$_internalSearchMongotRemote': {
6 mongotQuery: {
7 text: { path: 'title', query: 'prince' },
8 highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
9 },
10 explain: {
11 query: {
12 type: 'TermQuery',
13 args: { path: 'title', value: 'prince' }
14 },
15 highlight: { resolvedHighlightPaths: [ '$type:string/title' ] },
16 metadata: {
17 mongotVersion: '1.43.1',
18 mongotHostName: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
19 indexName: 'default',
20 totalLuceneDocs: 21349
21 }
22 },
23 requiresSearchMetaCursor: true
24 }
25 },
26 { '$_internalSearchIdLookup': {} },
27 {
28 '$project': {
29 description: true,
30 highlights: { '$meta': 'searchHighlights' },
31 _id: false
32 }
33 }
34 ],
35 queryShapeHash: 'D08444272924C1E04A6E99D0CD4BF82FD929893862B3356F79EC18BBD1F0EF0C',
36 serverInfo: {
37 host: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
38 port: 27017,
39 version: '8.0.4',
40 gitVersion: 'bc35ab4305d9920d9d0491c1c9ef9b72383d31f9'
41 },
42 serverParameters: {
43 internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
44 internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
45 internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
46 internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
47 internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
48 internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
49 internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
50 internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600,
51 internalQueryFrameworkControl: 'trySbeRestricted',
52 internalQueryPlannerIgnoreIndexWithCollationForRegex: 1
53 },
54 command: {
55 aggregate: 'movies',
56 pipeline: [
57 {
58 '$search': {
59 text: { path: 'title', query: 'prince' },
60 highlight: { path: 'title', maxNumPassages: 1, maxCharsToExamine: 40 }
61 }
62 },
63 {
64 '$project': {
65 description: 1,
66 _id: 0,
67 highlights: { '$meta': 'searchHighlights' }
68 }
69 }
70 ],
71 cursor: {},
72 '$db': 'sample_mflix'
73 },
74 ok: 1,
75 '$clusterTime': {
76 clusterTime: Timestamp({ t: 1738080637, i: 1 }),
77 signature: {
78 hash: Binary.createFromBase64('fIedxkRaoE5IWmIaN7/BsRC0AJc=', 0),
79 keyId: Long('7462787091647168517')
80 }
81 },
82 operationTime: Timestamp({ t: 1738080637, i: 1 })
83}
db.movies.explain("queryPlanner").aggregate([
{
"$searchMeta": {
"facet": {
"operator": {
"near": {
"path": "released",
"origin": ISODate("1921-11-01T00:00:00.000+00:00"),
"pivot": 7776000000
}
},
"facets": {
"genresFacet": {
"type": "string",
"path": "genres"
},
"yearFacet" : {
"type" : "number",
"path" : "year",
"boundaries" : [1910,1920,1930,1940]
}
}
}
}
}
])
1{
2 explainVersion: '1',
3 stages: [
4 {
5 '$searchMeta': {
6 mongotQuery: {
7 facet: {
8 operator: {
9 near: {
10 path: 'released',
11 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
12 pivot: 7776000000
13 }
14 },
15 facets: {
16 genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
17 yearFacet: {
18 type: 'number',
19 path: 'year',
20 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
21 }
22 }
23 }
24 },
25 explain: {
26 query: { type: 'LongDistanceFeatureQuery', args: {} },
27 collectors: {
28 facet: {
29 stringFacetCardinalities: { genresFacet: { queried: 10, total: 25 } }
30 }
31 },
32 metadata: {
33 mongotVersion: '1.43.1',
34 mongotHostName: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
35 indexName: 'default',
36 totalLuceneDocs: 21349
37 }
38 },
39 requiresSearchMetaCursor: true
40 }
41 }
42 ],
43 queryShapeHash: '582DB864C9BCFB96896CF1A3079CF70FAC10A9A1E19E8D66DF20A2BB40424FB5',
44 serverInfo: {
45 host: 'atlas-11decp-shard-00-02.2rnul.mongodb-dev.net',
46 port: 27017,
47 version: '8.0.4',
48 gitVersion: 'bc35ab4305d9920d9d0491c1c9ef9b72383d31f9'
49 },
50 serverParameters: {
51 internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
52 internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
53 internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
54 internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
55 internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
56 internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
57 internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
58 internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600,
59 internalQueryFrameworkControl: 'trySbeRestricted',
60 internalQueryPlannerIgnoreIndexWithCollationForRegex: 1
61 },
62 command: {
63 aggregate: 'movies',
64 pipeline: [
65 {
66 '$searchMeta': {
67 facet: {
68 operator: {
69 near: {
70 path: 'released',
71 origin: ISODate('1921-11-01T00:00:00.000Z'),
72 pivot: 7776000000
73 }
74 },
75 facets: {
76 genresFacet: { type: 'string', path: 'genres' },
77 yearFacet: {
78 type: 'number',
79 path: 'year',
80 boundaries: [ 1910, 1920, 1930, 1940 ]
81 }
82 }
83 }
84 }
85 }
86 ],
87 cursor: {},
88 '$db': 'sample_mflix'
89 },
90 ok: 1,
91 '$clusterTime': {
92 clusterTime: Timestamp({ t: 1738080797, i: 1 }),
93 signature: {
94 hash: Binary.createFromBase64('2E8qAEihttRWdJRyCTXRfA1es7I=', 0),
95 keyId: Long('7462787091647168517')
96 }
97 },
98 operationTime: Timestamp({ t: 1738080797, i: 1 })
99}

Para queries que especificam um estágio $limit no pipeline, os resultados do explain incluem a métrica mongotDocsRequested que mostra o número de documentos que o mongod solicitou do mongot.

Exemplo

{
"mongotQuery": {},
"explain": {},
"limit": <int>,
"sortSpec": {},
"mongotDocsRequested": <int>,
}

O exemplo a seguir usa o operador autocomplete para fazer uma query do campo title com o modo de detalhamento executionStats.

1db.movies.explain("executionStats").aggregate([
2 {
3 "$search": {
4 "autocomplete": {
5 "path": "title",
6 "query": "pre",
7 "fuzzy": {
8 "maxEdits": 1,
9 "prefixLength": 1,
10 "maxExpansions": 256
11 }
12 }
13 }
14 }
15])
1{
2 explainVersion: '1',
3 stages: [
4 {
5 '$_internalSearchMongotRemote': {
6 mongotQuery: {
7 autocomplete: {
8 path: 'title',
9 query: 'pre',
10 fuzzy: { maxEdits: 1, prefixLength: 1, maxExpansions: 256 }
11 }
12 },
13 explain: {
14 query: {
15 type: 'BooleanQuery',
16 args: {
17 must: [
18 {
19 type: 'MultiTermQueryConstantScoreBlendedWrapper',
20 args: {
21 queries: [
22 {
23 type: 'DefaultQuery',
24 args: { queryType: 'AutomatonQuery' },
25 stats: {
26 context: { millisElapsed: 0 },
27 match: { millisElapsed: 0 },
28 score: { millisElapsed: 0 }
29 }
30 }
31 ]
32 },
33 stats: {
34 context: {
35 millisElapsed: 34.187255,
36 invocationCounts: {
37 createWeight: Long('1'),
38 createScorer: Long('15')
39 }
40 },
41 match: {
42 millisElapsed: 1.077211,
43 invocationCounts: { nextDoc: Long('812') }
44 },
45 score: {
46 millisElapsed: 0.274761,
47 invocationCounts: { score: Long('807') }
48 }
49 }
50 }
51 ],
52 mustNot: [],
53 should: [
54 {
55 type: 'TermQuery',
56 args: { path: 'title', value: 'pre' },
57 stats: {
58 context: {
59 millisElapsed: 2.495506,
60 invocationCounts: {
61 createWeight: Long('1'),
62 createScorer: Long('5')
63 }
64 },
65 match: { millisElapsed: 0 },
66 score: { millisElapsed: 0 }
67 }
68 }
69 ],
70 filter: [],
71 minimumShouldMatch: 0
72 },
73 stats: {
74 context: {
75 millisElapsed: 43.795864,
76 invocationCounts: { createWeight: Long('1'), createScorer: Long('10') }
77 },
78 match: {
79 millisElapsed: 1.911068,
80 invocationCounts: { nextDoc: Long('812') }
81 },
82 score: {
83 millisElapsed: 0.982801,
84 invocationCounts: { score: Long('807') }
85 }
86 }
87 },
88 collectors: {
89 allCollectorStats: {
90 millisElapsed: 2.51114,
91 invocationCounts: {
92 collect: Long('807'),
93 competitiveIterator: Long('5'),
94 setScorer: Long('5')
95 }
96 },
97 facet: { collectorStats: { millisElapsed: 0 } }
98 },
99 resultMaterialization: {
100 stats: {
101 millisElapsed: 10.23124,
102 invocationCounts: { retrieveAndSerialize: Long('1') }
103 }
104 },
105 metadata: {
106 mongotVersion: '1.43.0',
107 mongotHostName: 'atlas-11decp-shard-00-01.2rnul.mongodb-dev.net',
108 indexName: 'default',
109 totalLuceneDocs: 21349
110 },
111 resourceUsage: {
112 majorFaults: Long('0'),
113 minorFaults: Long('145'),
114 userTimeMs: Long('30'),
115 systemTimeMs: Long('10'),
116 maxReportingThreads: 1,
117 numBatches: 1
118 }
119 },
120 requiresSearchMetaCursor: true
121 },
122 nReturned: Long('0'),
123 executionTimeMillisEstimate: Long('311')
124 },
125 {
126 '$_internalSearchIdLookup': {},
127 nReturned: Long('0'),
128 executionTimeMillisEstimate: Long('311')
129 }
130 ],
131 queryShapeHash: '6FD3791F785FA329D4ECD1171E0E5AF6772C18F5F0A7A50FC416D080A93C8CB7',
132 serverInfo: {
133 host: 'atlas-11decp-shard-00-01.2rnul.mongodb-dev.net',
134 port: 27017,
135 version: '8.0.4',
136 gitVersion: 'bc35ab4305d9920d9d0491c1c9ef9b72383d31f9'
137 },
138 serverParameters: {
139 internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
140 internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
141 internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
142 internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
143 internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
144 internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
145 internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
146 internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600,
147 internalQueryFrameworkControl: 'trySbeRestricted',
148 internalQueryPlannerIgnoreIndexWithCollationForRegex: 1
149 },
150 command: {
151 aggregate: 'movies',
152 pipeline: [
153 {
154 '$search': {
155 autocomplete: {
156 path: 'title',
157 query: 'pre',
158 fuzzy: { maxEdits: 1, prefixLength: 1, maxExpansions: 256 }
159 }
160 }
161 }
162 ],
163 cursor: {},
164 '$db': 'sample_mflix'
165 },
166 ok: 1,
167 '$clusterTime': {
168 clusterTime: Timestamp({ t: 1737671412, i: 10 }),
169 signature: {
170 hash: Binary.createFromBase64('a3CSqvS0rziAYQCk33WzTo/0Sow=', 0),
171 keyId: Long('7462787091647168517')
172 }
173 },
174 operationTime: Timestamp({ t: 1737671412, i: 10 })
175}

Para saber mais sobre os explain elementos de resposta, consulte Explicar resultados.