站在用户的视角来看，如果一个搜索返回时间大于了1秒，就会让很多用户失去耐心。所以作为开发者而言，在开发过程中100%会遇到的一个问题就是优化数据的查询性能。那么在Mongo中是如何做查询性能优化呢？下面就给大家介绍一下。
在mongo中也提供了一个explain()方法，该方法能够提供大量与查询相关的信息。对于速度比较慢的查询来说，它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个查询的explain()输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain()调用（与调用sort()或者limit()一样，不过explain()必须放在最后）。
最常见的explain()输出有两种类型：使用索引的查询和没有使用索引的查询。其输出的信息可能如图1：
图1
返回信息详细介绍：
“millis”表明了这个查询的执行时间。数字越小，则说明这个查询的效率越高。
“n”则表明了实际返回的文档数量。
“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。
”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。如返回”BtreeCursor“则表示查询中使用了索引。
”isMultiKey“用于说明是否使用了多键索引。
”nYield“指本次查询暂停的次数。在查询期间，如果有与入请求需要处理，为了让写入请求能够顺利执行，查询会周期性的释放它的锁。
