存储优化(3)-mongo大表加索引

摘要

在存储优化(2)-排序引起的慢查询优化中我们提到过排序对查询选择索引的影响。但是的解决办法就是增加一个索引。在线上给mongo的大表增加一个索引要慎重。在增加索引的过程中也遇到了一些问题，这边进行相关的记录与分析。

问题描述

表结构

_id,biz_Id,version,name

索引

1. 主键索引2. biz_id,version联合索引

查询语句

"query":{"find":"historyRecord","filter":{"bizId":1234567},"sort":{"_id":-1},"limit":1}}

增加一个索引

bizId,_id

增加索引过程

对于大表（该表记录数5亿），建立索引过程涉及到锁表，大量的读写操作、数据同步，肯定会影响线上的操作。所以选择在业务低谷期，建立一个background的index,这样不会锁表。注：

mongo4.2以后优化了建立索引过程，不需要background参数了https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/createIndexes/#dbcmd.createIndexes

创建完索引后，通过客户端连接，查看执行计划，始终扫描一行。完美，走到了新的索引。

"executionStats" : {       "executionSuccess" : true,       "nReturned" : 1,       "executionTimeMillis" : 0,       "totalKeysExamined" : 1,       "totalDocsExamined" : 1

然后再观察几天慢sql，大吃一惊发现还是存在慢查询，但是相同的语句，放到客户端查询的时候，又是执行的新索引。查看system.profiles中慢日志

当时这条慢查询语句走的是cached_plan.

也就是说，走的是plan cache，已经缓存的执行计划。

那是不是因为这个索引是后来加的，plan-cache还没有更新的。清理掉执行计划缓存，执行操作

db.historyRecord.getPlanCache().clear()

继续观察，发现并没有什么用。百思不得其解，在深入解析 MongoDB Plan Cache找到一些思路，MongoDB的执行计划

其中扫描N次中N是10倍的执行计划缓存的索引扫描次数。

看了下缓存计划中的

db.getCollection('historyRecord').getPlanCache().listQueryShapes()    {        "query" : {            "bizId" : "xxxxx"        },        "sort" : 0            "_id" : -1.0        },        "projection" : {}    },

而该查询使用"bizId,version"索引，而bizId="xxxx"下面的索引值是100左右。我们的数据分布，bizId，version在100以内的可能是95%,只有5%的在100以上，这会给索引判断造成误判。

总结

最后解决是通过强制索引来避免索引误判，当然也可以将排序改成

sort({bizId:-1,_id:-1})

这样也不会误判

总结一下：

1. 大表加索引，需要确保不会block表的其他操作，尽量选择空闲时候，以background方式创建
2. 增加完索引后，需要check索引是否发挥作用，只是通过explain有可能误判，还是需要结合数据库的slowlog来判断
3. 同一个查询数据库也不总是使用一个索引，会根据查询情况进行调整。需要结合plan cache等情况来分析
4. 修复数据库索引判断错误可以通过强制索引，或者调整语句引导数据库作出正确的判断。

参考

https://mongoing.com/archives/5624