Блог

Я пытаюсь достичь наилучшего времени выполнения запроса, передавая наилучший составной индекс. Итак, запрос:

 db.BMW_offers
   .find({"model":"X5", "predict_value":{"$gt":700,"$lte":1300}, "owners_number":{"$lte":2}, "status":{"$ne":"ERROR"}, "year":{"$gt":2010 }})
   .sort({"offer_creation_date":-1, "predict_value":1, "mileage": 1})
  

Следуя этому правилу ESR в Mongo, я создал следующий составной индекс:

 db[col_name].create_index([
            ('model', 1),                # Equality first -> (model: "X5")
            ('offer_creation_date', -1), # Sort second -> (offer_creation_date: -1)
            ('predict_value', 1),        # Sort second -> (predict_value: 1)
            ('mileage', 1),              # Sort second -> (mileage: 1)
            ('predict_value', -1),       # Range third -> (predict_value: {$gt: 700})
            ('predict_value', 1),        # Range third -> (predict_value: {$lte: 1300})
            ('owners_number', 1),        # Range third -> (owners_number: {$lte: 2})
            ('status', 1),               # Range third -> (status: {$ne: "ERROR"})
            ('year', -1)                 # Range third -> (year: {$gt: 2010})
        ], name='actual_search', default_language='english')
  

Это лучший индекс для этого запроса?

Да, это так, вы охватили все поля со стадии фильтрации, а также поля со стадии сортировки в правильном направлении.