假定：

• 某个集合有复合索引{start_time:1, end_time:1}
• 此时查询条件为{start_time: {$gt: "2020-01-01 00:00:00"}, end_time: {$lt: "2020-02-01 00:00:00"}}
  Q1: 能否命中end_time？
  Q2: 查询是否相比只添加单索引{start_time}速度更快了？

对索引最左匹配原则耳濡目染的小伙伴一定会回答：No！
熟悉B+树底层结构的小伙伴一定会回答：No!

结论是：
A1：end_time没命中。
A2：复合索引{start_time:1, end_time:1}比单索引{start_time:1}查询速度要快得多。

既然end_time没命中，那为什么复合索引{start_time:1, end_time:1}更快？有什么黑科技吗？通过对比两个样例来一探究竟。

搭建测试环境

表结构

添加索引

db.user.ensureIndex({rand:1})
db.user.ensureIndex({rand:1, rand2:1})

填充2500w数据

for (j=0; j<50; j++) { 
    items = []; for (i=0; i<500000; ++i) { 
        items.push({rand: Math.random() * 100000, rand2: Math.random() * 100000}); 
    } db.user.insertMany(items) 
}

样例A

执行语句

db.user.find({rand: {$gt: 80000}, rand2: {$lt: 100}}).hint('rand_1')

执行结果

耗时29秒

image.png

执行计划

用explain查看executionStats

{
    "executionSuccess" : true,
    "nReturned" : 4951,
    "executionTimeMillis" : 23011,
    "totalKeysExamined" : 4997312,
    "totalDocsExamined" : 4997312,
    "executionStages" : {
        "stage" : "FETCH",
        "filter" : {
            "rand2" : {
                "$lt" : 100
            }
        },
        "nReturned" : 4951,
        "executionTimeMillisEstimate" : 4121,
        "works" : 4997313,
        "advanced" : 4951,
        "needTime" : 4992361,
        "needYield" : 0,
        "saveState" : 39165,
        "restoreState" : 39165,
        "isEOF" : 1,
        "docsExamined" : 4997312,
        "alreadyHasObj" : 0,
        "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "nReturned" : 4997312,
            "executionTimeMillisEstimate" : 161,
            "works" : 4997313,
            "advanced" : 4997312,
            "needTime" : 0,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 39165,
            "restoreState" : 39165,
            "isEOF" : 1,
            "keyPattern" : {
                "rand" : 1
            },
            "indexName" : "rand_1",
            "isMultiKey" : false,
            "multiKeyPaths" : {
                "rand" : [ ]
            },
            "isUnique" : false,
            "isSparse" : false,
            "isPartial" : false,
            "indexVersion" : 2,
            "direction" : "forward",
            "indexBounds" : {
                "rand" : [
                    "(80000.0, inf.0]"
                ]
            },
            "keysExamined" : 4997312,
            "seeks" : 1,
            "dupsTested" : 0,
            "dupsDropped" : 0
        }
    }
}

样例B

执行语句

db.user.find({rand: {$gt: 80000}, rand2: {$lt: 100}}).hint('rand_1_rand2_1')

执行结果

耗时132毫秒

image.png

执行计划

用explain查看executionStats

{
    "executionSuccess" : true,
    "nReturned" : 4951,
    "executionTimeMillis" : 8683,
    "totalKeysExamined" : 4997312,
    "totalDocsExamined" : 4951,
    "executionStages" : {
        "stage" : "FETCH",
        "nReturned" : 4951,
        "executionTimeMillisEstimate" : 216,
        "works" : 4997313,
        "advanced" : 4951,
        "needTime" : 4992361,
        "needYield" : 0,
        "saveState" : 39041,
        "restoreState" : 39041,
        "isEOF" : 1,
        "docsExamined" : 4951,
        "alreadyHasObj" : 0,
        "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "nReturned" : 4951,
            "executionTimeMillisEstimate" : 212,
            "works" : 4997313,
            "advanced" : 4951,
            "needTime" : 4992361,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 39041,
            "restoreState" : 39041,
            "isEOF" : 1,
            "keyPattern" : {
                "rand" : 1,
                "rand2" : 1
            },
            "indexName" : "rand_1_rand2_1",
            "isMultiKey" : false,
            "multiKeyPaths" : {
                "rand" : [ ],
                "rand2" : [ ]
            },
            "isUnique" : false,
            "isSparse" : false,
            "isPartial" : false,
            "indexVersion" : 2,
            "direction" : "forward",
            "indexBounds" : {
                "rand" : [
                    "(80000.0, inf.0]"
                ],
                "rand2" : [
                    "[-inf.0, 100.0)"
                ]
            },
            "keysExamined" : 4997312,
            "seeks" : 4992362,
            "dupsTested" : 0,
            "dupsDropped" : 0
        }
    }
}

样例 A vs B 比对分析

执行过程比对

主要分析样例B为什么快。

1. 样例B是否命中了复合索引{rand:1, rand2:1}里的rand2？
   其实没命中。从keysExamined就可以看出，样例A和样例B索引扫描Key数量是一样。因此推测两个样例都只用到了索引中的rand。（画外音：假设命中了rand2，扫描量就不可能和没命中rand2的一样）
2. 为什么样例AnReturned: 4997312，样例BnReturned: 4951？
   因为样例B中的索引节点包含rand2信息，因此在索引扫描的同时就把符合{rand2: {$lt: 100}}条件的数据"挑"出来了。（也是一种覆盖索引）
3. docsExamined和keysExamined耗时差别为什么这么大？
   docsExamined即文档扫描，文档的数据需要读磁盘（如果内存中没有的话）。keysExamined即索引扫描，属于纯粹的内存操作。

总结

在上述样例中，复合索引{rand:1, rand2:1}中的rand2虽然没有直接命中，但在索引扫描的过程中起到了filter的作用。于是到了docsExamined的数据量就没那么大了。
大方向上： docsExamined越小越好，在此基础上keysExamined越小越好。

方案上：

1. 缩小keysExamined。尽量使用B+树直接定位出最小的数据量。（例如：循环遍历时尽量用 WHERE `id` > xxx 而不是 LIMIT yyy, zzz）
2. 缩小 docsExamined。除了【方案1】以外，尽量使用覆盖索引检索出相对较小的数据量，此时耗时是内存级别的。