Classificação do índice de revisão

Como o Performance Advisor sugere e classifica índices

O Performance Advisor monitora as queries que levam mais de 100 milissegundos para serem executadas e agrupa essas queries em formas de query comuns. O Performance Advisor calcula a ineficiência de cada forma de query considerando as seguintes métricas agregadas de queries que correspondem à forma:

• Quantidade de tempo gasto executando a query.

• Número de documentos digitalizados.

• Número de documentos devolvidos.

• Tamanho Médio do Objeto.

Para estabelecer índices recomendados, o Performance Advisor usa essas métricas em uma fórmula para calcular o Impact ou a melhoria de desempenho que a criação de um índice correspondente a essa forma de query causaria. Quando o Performance Advisor sugere índices, ele classifica os índices por seu Impact. O Impact indica High ou Medium com base no total de bytes desperdiçados lidos.

Ordem dos campos do índice

O tipo de operação de query na forma de query afeta a ordem dos campos utilizados para construir o índice. Em geral, o Performance Advisor classifica os campos por sua cardinalidade.

A tabela a seguir mostra como o Performance Advisor classifica vários tipos de operação por ordem de importância relativa:

Limitando índices sugeridos

O Performance Advisor não sugere índices que tenham mais de 16 campos.

Além disso, o Performance Advisor sugere o índice somente se a diferença entre documentos digitalizados e documentos retornados for maior que 500 para queries impactadas.

{ a : 1 }
{ a : 1, b : 1 }

Exemplo: dados de trânsito da cidade de Nova York

Este exemplo usa um banco de dados chamado cab-db que contém informações sobre as corridas de réplica da cidade de Nova York, com campos para os horários de coleta e entrega, distância da corrida e um detalhamento dos custos da corrida. Um documento típico na collection yellow se parece com o exemplo a seguir:

{
     "_id" : ObjectId("5db9daab0b2a17b7706cd6a3"),
     "pickup_datetime" : "2014-06-30 02:09:23",
     "dropoff_datetime" : "2014-06-30 02:20:36",
     "passenger_count" : 2,
     "trip_distance" : 3,
     "fare_amount" : 12,
     "tip_amount" : 2.6,
     "total_amount" : 15.6
}

A collection contém mais de 10 milhões de documentos, portanto, um aplicativo que precisa executar queries com base em dados de campos específicos gerará algumas operações muito ineficientes, a menos que você indexe corretamente a collection.

Queries típicas para este aplicativo Atlas Search de documentos que contenham um tempo de entrega específico, combinado com um ou mais campos. Por exemplo:

db.yellow.find({ "dropoff_datetime": "2014-06-19 21:45:00",
                 "passenger_count": 1,
                 "trip_distance": {"$gt": 3 }
               })

O Performance Advisor recomenda os seguintes índices para melhorar o desempenho:

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O Performance Advisor lista os índices recomendados em ordem de impacto no desempenho, do maior para o menor.

A primeira recomendações é para um índice em três campos:

• passenger_count

• dropoff_datetime

• trip_distance

Clique no botão Create Index para criar o índice com quaisquer opções adicionais desejadas. Para saber mais sobre como criar um índice no Performance Advisor, consulte Criar índices sugeridos.

Se você criar esse índice, removerá a necessidade de o mecanismo de banco de dados verificar toda a coleção para encontrar documentos que correspondam à query, o que melhora o desempenho. Queries com a forma mostrada no exemplo retornam resultados em 50 milissegundos ou menos na coleção indexada, em vez de vários segundos na coleção não indexada.