MongoDB $lookup 不使用索引

在本文中，我们将介绍MongoDB中$lookup操作符不使用索引的情况。

什么是$lookup操作符

在MongoDB中， $lookup操作符用于实现关联查询。它的作用类似于SQL中的JOIN操作，可以在两个相关的集合之间进行查询和连接。$ lookup操作符可以根据指定的条件将两个集合中符合条件的文档进行关联，并将结果返回给用户。

为什么$lookup操作符不使用索引

在一般情况下，MongoDB会根据查询条件和索引的定义来选择使用适当的索引来优化查询性能。然而，在使用 $lookup操作符进行关联查询时，MongoDB会默认不使用索引。原因是$ lookup操作符需要进行多个集合之间的关联，这涉及到对多个集合进行全表扫描，而不是特定字段的索引扫描。

当我们执行一个包含 $lookup操作符的查询时，MongoDB会按照以下步骤执行： 1. 对于查询的主集合，MongoDB会根据查询条件尽可能使用索引进行查询。 2. 对于关联的集合，MongoDB会对其进行全表扫描，而不使用索引。 3. MongoDB会将主集合和关联集合的结果进行内存中的关联匹配，以获取最终结果。$

由于不使用索引，lookup操作符可能会导致查询变慢，尤其是涉及到大量文档的情况下。

示例说明

假设我们有两个集合：users和orders，users集合包含用户信息，orders集合包含订单信息。我们想要查询所有订单，并将其与用户进行关联，以获取用户的相关信息。

通过使用$lookup操作符，我们可以执行以下查询：

db.orders.aggregate([
  {
    $lookup:
      {
        from: "users",
        localField: "userId",
        foreignField: "_id",
        as: "userInfo"
      }
  }
])

上述查询将orders集合与users集合进行关联，根据orders集合的userId字段和users集合的_id字段进行匹配，并将结果保存在userInfo字段中。但是，请注意，此查询将对users集合进行全表扫描，而不使用索引。

解决方法

虽然$lookup操作符默认不使用索引，但我们仍然可以通过一些方法来优化查询性能：

在关联的集合上创建索引：虽然$lookup操作符默认不使用索引，但我们可以在关联的集合上创建索引，以提高查询性能。在上面的示例中，我们可以在users集合的_id字段上创建索引，以加速关联查询。
使用 $lookup的pipeline形式：在 MongoDB 3.6及更高版本中，$ lookup操作符支持使用pipeline形式进行关联查询。通过使用pipeline形式，我们可以在关联查询前使用 $match、$ sort、$project等操作符筛选、排序、投影等，以减少关联查询的数据量和复杂度。
数据模型优化：如果我们经常需要进行关联查询，并且查询性能是一个关键问题，可以考虑调整数据模型，将关联的数据冗余存储到一个集合中，以避免使用$lookup操作符。

总结

$lookup操作符是MongoDB中用于关联查询的强大工具，但默认情况下不使用索引，可能导致查询性能下降。为了优化查询性能，我们可以在关联的集合上创建索引、使用$lookup的pipeline形式以及调整数据模型。在实际应用中，我们需要权衡查询性能和数据一致性，并根据具体需求选择最合适的优化方案。