线上一个数组查询遇到的坑

标签：creat   数据库   modified   ima   个数   sharding   pattern   mes   选择器   

背景

中午12点半，接到了线上MongoDB 数据库异常的告警通报：

“CPU不间断飙升到百分百，业务也相应出现了抖动现象。”

通过排查数据库主节点的日志，发现了这样的一个慢语句：

2019-03-07T10:56:43.470+0000 I COMMAND [conn2544772] command nlp.ApplicationDevice appName: "nlp" command: 
find { find: "ApplicationDevice", filter: { appId: "Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff", tags.tagName: "pipeline",
tags.tagValue: "multi", _id: { $gt: ObjectId('000000000000000000000000') } }, projection: { $sortKey: { $meta: "sortKey" } }, 
sort: { _id: 1 }, limit: 10, shardVersion: [ Timestamp 1000|1000, ObjectId('5c64f941c81e2b922e48e347') ] } 
planSummary: IXSCAN { appId: 1, tags.tagName: 1, tags.tagValue: 1, _id: 1 } 
keysExamined:1000002 docsExamined:1000001 hasSortStage:1 cursorExhausted:1 numYields:7829 
nreturned:10 reslen:7102 locks:{ Global: { acquireCount: { r: 15660 } }, 
Database: { acquireCount: { r: 7830 } }, Collection: { acquireCount: { r: 7830 } } } protocol:op_command 4008ms

从语句中初步判断，"keysExamined"和docsExamined 显示扫描了100W 条记录，其中也用到了下面的索引：

{ appId: 1, tags.tagName: 1, tags.tagValue: 1, _id: 1 }

跟研发兄弟确认过后，该查询的目的是 找到某些应用下带指定标签的设备信息，按ID分段去获取，每次只查询10条。
关于索引的设计也已经确认过是最优的了，而且此前在开发环境中一直没有出现过问题，不知道为什么这次就出问题了。

详细分析

接下来，看了下该集合的模型，大致是长下面的样子：

/* 1 */
{
    "appId" : "Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff",
    "deviceId" : "bbc-lmc-03991933",
    "nodeType" : "FACTORY",
    "creationTime" : ISODate("2019-03-01T10:11:39.852Z"),
    "lastModifiedTime" : ISODate("2019-03-03T10:45:40.249Z"),
    "tags" : [ 
        {
            "tagName" : "pipeline",
            "tagValue" : "multi",
            "tagType" : 1
        }
    ],
    ...
}

说明
除了其他的属性之外，tags字段采用了嵌套文档数组的结构；
每一个元素都对应了一个tag对象，包含 tagName/tagValue/tagType几个字段。

然后是查询的模式：

//过滤条件
{ 
  appId: "Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff", 
  tags.tagName: "pipeline", 
  tags.tagValue: "multi", 
  _id: { $gt: ObjectId('000000000000000000000000')
}

//排序
sort: { _id: 1 }

//限制条数
limit: 10

这从索引的前缀匹配来看，是应该没有问题的，索引的定义如下所示：

{ appId: 1, tags.tagName: 1, tags.tagValue: 1, _id: 1 }

为了避免对线上环境造成影响，我们找了一个测试环境来做了尝试复现，执行：

db.ApplicationDevice.find({
  "appId":"Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff",
  "tags.tagName":"pipeline",
  "tags.tagValue":"multi",
  _id:{$gt:ObjectId("000000000000000000000000")}})
  .sort({"_id" : 1})
  .explain()

结果却跟线上的情况不大一样，这次选中的是**_id**索引！

"winningPlan" : {
"stage" : "LIMIT",
"limitAmount" : 10,
"inputStage" : {
    "stage" : "SHARDING_FILTER",
    "inputStage" : {
            "stage" : "FETCH",
            "filter" : {
                    "$and" : [
                        {
                           "appId" : {
                                   "$eq" : "Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff"
                           }
                        },
                        {
                           "tags.tagName" : {
                                   "$eq" : "pipeline"
                           }
                        },
                        {
                           "tags.tagValue" : {
                                   "$eq" : "multi"
                           }
                        }
                    ]
            },
            "inputStage" : {
                    "stage" : "IXSCAN",
                    "keyPattern" : {
                            "_id" : 1
                    },
                    "indexName" : "_id_",
                    "isMultiKey" : false,
                    "multiKeyPaths" : {
                            "_id" : [ ]
                    },
                    "isUnique" : true,
                    "isSparse" : false,
                    "isPartial" : false,
                    "indexVersion" : 2,
                    "direction" : "forward",
                    "indexBounds" : {
                            "_id" : [
                                    "(ObjectId('000000000000000000000000'), ObjectId('ffffffffffffffffffffffff')]"
                            ]
                    }
            }
        }
}

而同样的是也扫描了100W+的记录数，于是大家认为可能索引的选择器出了问题，但就算是选择器的问题也仍然没办法解释线上出现的现象(线上的索引可是命中的)
为了一探究竟，我们使用 hint 强制让查询命中 **appId_1_tags.tagName_1_tags.tagValue_1__id_1**这个索引：

db.ApplicationDevice.find({
    "appId":"Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff",
    "tags.tagName":"pipeline","tags.tagValue":"multi",
    _id:{$gt:ObjectId("000000000000000000000000")}})
 .sort({"_id" : 1}).limit(10)
    .hint("appId_1_tags.tagName_1_tags.tagValue_1__id_1")
 .explain("executionStats")

这一次的结果显示确实命中了对应的索引：

"winningPlan" : {
"stage" : "SORT",
"sortPattern" : {
    "_id" : 1.0
},
"limitAmount" : 10,
"inputStage" : {
    "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
    "inputStage" : {
        "stage" : "FETCH",
        "filter" : {
            "tags.tagValue" : {
                "$eq" : "multi"
            }
        },
        "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "keyPattern" : {
                "appId" : 1.0,
                "tags.tagName" : 1.0,
                "tags.tagValue" : 1.0,
                "_id" : 1.0
            },
            "indexName" : "appId_1_tags.tagName_1_tags.tagValue_1__id_1"

    ...

"executionStats" : {
    "executionSuccess" : true,
    "nReturned" : 10,
    "executionTimeMillis" : 3665,
    "totalKeysExamined" : 1000002,
    "totalDocsExamined" : 1000001,
    "executionStages" : {
        "stage" : "SORT",
        "nReturned" : 10,
        "executionTimeMillisEstimate" : 3513,
        "works" : 1000014,
        "sortPattern" : {
            "_id" : 1.0
        },
        "memUsage" : 6660,
        "memLimit" : 33554432,
        "limitAmount" : 10,
        "inputStage" : {
            "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
            "nReturned" : 500001,
            "executionTimeMillisEstimate" : 3333,
            "works" : 1000003,
            "advanced" : 500001,
            "needTime" : 500001,
            "inputStage" : {
                "stage" : "FETCH",
                "filter" : {
                        "tags.tagValue" : {
                            "$eq" : "multi"
                        }
                    },
                    "nReturned" : 500001,
                    "executionTimeMillisEstimate" : 3087,
                    "works" : 1000002,
                    "advanced" : 500001,
                    "needTime" : 500000,
                    "docsExamined" : 1000001,
                    "alreadyHasObj" : 0,
                    "inputStage" : {
                        "stage" : "IXSCAN",
                        "nReturned" : 1000001,
                        "executionTimeMillisEstimate" : 1117,
                        "works" : 1000002,
                        "advanced" : 1000001,
                        "keyPattern" : {
                            "appId" : 1.0,
                            "tags.tagName" : 1.0,
                            "tags.tagValue" : 1.0,
                            "_id" : 1.0
                        },
                        "indexName" : "appId_1_tags.tagName_1_tags.tagValue_1__id_1",
                        "isMultiKey" : true,
                        "multiKeyPaths" : {
                            "appId" : [],
                            "tags.tagName" : [ 
                                "tags"
                            ],
                            "tags.tagValue" : [ 
                                "tags"
                            ],
                            "_id" : []
                        },
                        "indexBounds" : {
                            "appId" : [ 
                                "[\"Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff\", \"Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff\"]"
                            ],
                            "tags.tagName" : [ 
                                "[\"pipeline\", \"pipeline\"]"
                            ],
                            "tags.tagValue" : [ 
                                "[MinKey, MaxKey]"
                            ],
                            "_id" : [ 
                                "(ObjectId('000000000000000000000000'), ObjectId('ffffffffffffffffffffffff')]"
                            ]
                        },
                        "keysExamined" : 1000002,
                        "dupsTested" : 1000001,
                    }
                }
            }

然而，在整个执行过程中(executionStats)，出现了内存排序(SORT)。
而且，从一开始命中** appId_1_tags.tagName_1_tags.tagValue_1__id_1 **这个索引的阶段中，就已经扫描了100W条记录，简直不可思议！

但同时，我们也从indexBounds的指示中找到了端倪：
appId、tags.tagName 都命中了单值，在 tags.tagValue 的路径节点上却覆盖了全部范围！
**由于中间索引节点出现了大范围覆盖，导致最终需要在内存中对大量的数据做 _id字段的排序**，这个就是导致慢操作的原因！

解决问题

既然从前面的分析中找到了问题的来源，我们的推论如下：

• 既然索引的命中没有问题，那么导致大范围扫描的只可能是查询模式的问题。

再次拿出前面的查询条件：

{ 
  appId: "Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff", 
  tags.tagName: "pipeline", 
  tags.tagValue: "multi", 
  _id: { $gt: ObjectId('000000000000000000000000')
}

在索引的匹配中，只能单键命中tags.tagName: "pipeline" 这一个条件，那么由于 tags是一个嵌套文档的数组，
对于上面的查询，语义上是指那些 包含某个元素 可命中tagName，且包含某个元素 可命中 tagValue的文档，这里面并不要求 同一个元素同时命中tagName和tagValue。

但 MongoDB 在嵌套数组索引的构建上是按照同一个元素的字段组合去构建的。 关于这点，可以参考下面的地址：
https://docs.mongodb.com/manual/core/index-multikey/#multikey-embedded-documents

对于数组元素的条件匹配，应该使用 $elemMatch，其用法可参考这里

为此，我们构建了下面的查询：

db.ApplicationDevice.find({
    "appId":"Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff",
    "tags": {$elemMatch: { "tagName":"pipeline","tagValue":"multi" }},
    _id:{$gt:ObjectId("000000000000000000000000")}})
 .sort({"_id" : 1}).limit(10)
   .explain("executionStats")

执行后输出如下：

"winningPlan" : {
    "stage" : "LIMIT",
    "limitAmount" : 10,
    "inputStage" : {
        "stage" : "IXSCAN",
        "keyPattern" : {
            "appId" : 1.0,
            "tags.tagName" : 1.0,
            "tags.tagValue" : 1.0,
            "_id" : 1.0
        },
        "indexName" : "appId_1_tags.tagName_1_tags.tagValue_1__id_1",
    }
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 10,
"executionTimeMillis" : 3,
"totalKeysExamined" : 10,
"totalDocsExamined" : 10,
"executionStages" : {
    "stage" : "LIMIT",
    "nReturned" : 10,
    "inputStage" : {
        "stage" : "FETCH",
        "filter" : {...},
        "nReturned" : 10,,
        "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "nReturned" : 10,
            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
            "works" : 10,
            "advanced" : 10,
            "isEOF" : 0,
            "indexName" : "appId_1_tags.tagName_1_tags.tagValue_1__id_1",
            "isMultiKey" : true,
            "indexBounds" : {
                "appId" : [ 
                    "[\"Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff\", \"Gf93VvCfOdttrxSOemt_03ff\"]"
                ],
                "tags.tagName" : [ 
                    "[\"pipeline\", \"pipeline\"]"
                ],
                "tags.tagValue" : [ 
                    "[\"multi\", \"multi\"]"
                ],
                "_id" : [ 
                    "(ObjectId('000000000000000000000000'), ObjectId('ffffffffffffffffffffffff')]"
                ]
            }
    ...

这个结果是令人满意的，除了自动命中合适的索引之外，这个查询过程也达到了最优的路径匹配，扫描记录数才10条！
最后，根据该方案调整了查询模式，线上的问题得到恢复。

小结

看似很简单的一个查询语句，没想到会出现这么大的坑，其实无论是作为开发人员还是DBA，都应当谨慎对待你的SQL。
重要的事情说三遍！！！ SQl查询上线前务必 explain、务必分析到位，这难道没有道理？

线上一个数组查询遇到的坑

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原文地址：https://www.cnblogs.com/littleatp/p/10686892.html