Criar índices para garantir a seletividade da consulta

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Exemplos

Seletividade é a capacidade de uma query restringir os resultados usando índices. As queries eficazes são mais seletivas e permitem que o MongoDB use índices para uma parte maior do trabalho associado ao preenchimento da query.

Para garantir a seletividade, escreva consultas que limitem o número de documentos possíveis com o campo ou campos indexados. Escreva consultas que sejam apropriadamente seletivas em relação aos seus dados indexados.

Exemplos

Seletividade com muitos valores comuns

Considere uma coleção de documentos que possuem o seguinte formato:

{
   status: "processed",
   product_type: "electronics"
}

Neste exemplo, o status de 99% dos documentos na coleção é processed. Se você adicionar um índice em status e fazer uma query de documentos com o status de processed, o índice terá baixa seletividade com essa query. No entanto, se você quiser fazer query de documentos que não tenham o status de processed, esse índice terá alta seletividade porque a query lê apenas 1% do índice.

Seletividade com valores distribuídos

Considere uma coleção de documentos em que o campo status tem três valores distribuídos pela coleção:

[
   { _id: ObjectId(), status: "processed", product_type: "electronics" },
   { _id: ObjectId(), status: "processed", product_type: "grocery" },
   { _id: ObjectId(), status: "processed", product_type: "household" },
   { _id: ObjectId(), status: "pending", product_type: "electronics" },
   { _id: ObjectId(), status: "pending", product_type: "grocery" },
   { _id: ObjectId(), status: "pending", product_type: "household" },
   { _id: ObjectId(), status: "new", product_type: "electronics" },
   { _id: ObjectId(), status: "new", product_type: "grocery" },
   { _id: ObjectId(), status: "new", product_type: "household" }
]

Se você adicionar um índice no status e consultar { "status": "pending", "product_type": "electronics" }, o MongoDB deverá ler três chaves de índice para retornar o resultado correspondente. Da mesma forma, a consulta de { "status": { $in: ["processed", "pending"] }, "product_type" : "electronics" } deve ler seis documentos para retornar os dois documentos correspondentes.

Considere o mesmo índice em uma coleção em que status tem nove valores distribuídos pela coleção:

[
   { _id: ObjectId(), status: 1, product_type: "electronics" },
   { _id: ObjectId(), status: 2, product_type: "grocery" },
   { _id: ObjectId(), status: 3, product_type: "household"},
   { _id: ObjectId(), status: 4, product_type: "electronics"  },
   { _id: ObjectId(), status: 5, product_type: "grocery"},
   { _id: ObjectId(), status: 6, product_type: "household"},
   { _id: ObjectId(), status: 7, product_type: "electronics"  },
   { _id: ObjectId(), status: 8, product_type: "grocery" },
   { _id: ObjectId(), status: 9, product_type: "household" }
]

Se você consultar { "status": 2, "product_type": "grocery" }, o MongoDB lerá apenas um documento para atender à consulta. O índice e a query são mais seletivos porque há somente um documento correspondente e a query pode selecionar esse documento específico usando o índice.

Embora a consulta deste exemplo sobre igualdade de status seja mais seletiva, uma consulta como { "status": { $gt: 5 }, "product_type": "grocery" } ainda precisaria ler quatro documentos. No entanto, se você criar um índice composto em product_type e status, a consulta de { "status": { $gt: 5 }, "product_type": "grocery" } só precisará ler dois documentos.

Para melhorar a seletividade, você pode criar umíndice composto que restringe os documentos que as query leem. Por exemplo, se você quiser melhorar a seletividade das queries em status e product_type, poderá criar um índice composto nesses dois campos.

Se o MongoDB ler um grande número de documentos para retornar resultados, algumas consultas poderão ter um desempenho mais rápido sem índices. Para determinar o desempenho, consulte Medir o uso do índice.

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