mongoDB 投影如何影响性能？

默认情况下，查询返回匹配文档中的所有字段。如果您需要所有字段，则返回完整文档将比让服务器使用投影标准处理结果集更有效。

但是，使用投影来限制从查询结果返回的字段可以通过以下方式提高性能：

• 从查询结果中删除不需要的字段（节省网络带宽）
• 限制结果字段以实现覆盖查询（返回索引查询结果而不获取完整文档）

当使用投影删除未使用的字段时，MongoDB 服务器必须将每个完整文档提取到内存中（如果它不存在）并过滤结果以返回。这种投影的使用不会减少 MongoDB 服务器上的内存使用或工作集，但可以根据您的数据模型和投影字段为查询结果节省大量网络带宽。

覆盖查询是一种特殊情况，查询结果中的所有请求字段都包含在使用的索引中，因此服务器不必获取完整文档。覆盖查询可以提高性能（通过避免获取文档）和内存使用（如果其他查询不需要获取相同的文档）。

例子

为了通过mongoshell 进行演示，假设您有一个如下所示的文档：

db.data.insert({
    a: 'webscale',
    b: new Array(10*1024*1024).join('z')
})

该字段b可能表示值的选择（或者在这种情况下是一个非常长的字符串）。

接下来，创建一个索引，{a:1}该索引是您的用例查询的常用字段：

db.data.createIndex({a:1})

一个没有投影条件的简单findOne()函数返回一个大约 10MB 的查询结果：

> bsonsize(db.data.findOne({}))
10485805

添加投影{a:1}将限制输出到字段a和文档_id（默认包含）。MongoDB 服务器仍在操作一个 10MB 的文档来选择两个字段，但查询结果现在只有 33 个字节：

> bsonsize(db.data.findOne({}, {a:1}))
33

未涵盖此查询，因为必须获取完整文档才能发现该_id值。该_id字段默认包含在查询结果中，因为它是文档的唯一标识符，但_id除非明确添加，否则不会包含在二级索引中。

结果中的totalDocsExamined和totalKeysExamined指标explain()将显示检查了多少文档和索引键：

 > db.data.find(
     {a:'webscale'}, 
     {a:1}
 ).explain('executionStats').executionStats.totalDocsExamined
 > 1

可以使用投影来改进此查询以排除字段并仅使用索引_id实现覆盖查询。{a:1}覆盖的查询不再需要将约 10MB 的文档提取到内存中，因此在网络和内存使用方面都很有效：

 > db.data.find(
     {a:'webscale'},
     {a:1, _id:0}
 ).explain('executionStats').executionStats.totalDocsExamined
 0

 > bsonsize(db.data.findOne( {a:'webscale'},{a:1, _id:0}))
 21

我的 MongoDB 查询很慢。返回子集是否会影响我的慢查询（我在该字段上有复合索引）？

如果没有特定查询的上下文、示例文档和完整的解释输出，这是无法回答的。但是，您可以在自己的环境中为相同的查询运行一些基准测试，使用和不使用投影来比较结果。如果您的预测在整体查询执行时间（处理和传输结果）上增加了显着开销，这可能强烈暗示您的数据模型可以改进。

如果不清楚查询速度慢的原因，最好发布一个包含具体细节的新问题以进行调查。

通过投影，可以实现结果集直接来自索引的情况。

如果您有{x:1, y:1, z:1}x、y、z 都不是 _id 的复合索引，则需要进行投影{_id:0, x:1, y:1, z:1}，因为_id它总是作为结果集的一部分返回（当它没有被投影时）并且引擎需要读取数据文件来获取它。这是因为，索引没有 _id 的值，只有指向存储值的文档的指针。