Planificador de consultas

La versión 2.0 de Planner añade compatibilidad con índices para los operadores de negación$nin, incluidos$ne,$not {eq}, y$not {in}, además de y. $type $elemMatch

Sample Document: { "x": 10, "y": [1, 2, 3] }

db.foo.createIndex({ "x": 1, "y": 1 })
db.foo.find({ "x": {$nin: [20, 30] }})
db.foo.find({"x":{ $type: "string" }})

db.foo.createIndex({"x.y": 1})
db.foo.find({"x":{$elemMatch:{"y":{$elemMatch:{"$gt": 3 }}}}})

La versión 2.0 de Planner utiliza índices dispersos o parciales incluso cuando no están presentes en $exists la expresión de consulta.

Sample Document: {"name": "Bob", "email": "example@fake.com" }

Using Planner Version 1.0, you can specify the command as shown below:
db.foo.find({email: "example@fake.com", email: {$exists: true}})

Using Planner Version 2.0, you can specify command without $exists:
db.foo.find({ email: "example@fake.com" })

La versión 2.0 de Planner utilizará índices parciales incluso cuando la condición de consulta no coincida exactamente con la expresión del filtro de índice parcial.

Sample Document: {"name": "Bob", "age": 34}
db.foo.createIndex({"age":1},{partialFilterExpression:{"age":{$lt:50}}})

With Planner Version 1.0, index is used only when the query condition meets the partial
 index filter criterion:
     db.foo.find({"age":{$lt:50}})

With Planner Version 2.0, index is used even when the query condition doesn’t meet the index
criterion:
db.foo.find({"age":{$lt:30}})

La versión 2.0 de Planner utiliza un escaneo parcial del índice con consultas de $elemMatch.

Sample Document: {"name": "Bob", "age": [34,35,36]}
db.foo.createIndex({"age":1},{partialFilterExpression:{"age":{$lt:50,$gt:20}}})
db.foo.find({age:{$elemMatch:{$lt:50,$gt:20}}})

La versión 2.0 de Planner incluye soporte para $regex el escaneo de índices sin necesidad de incluir el código de $hint la aplicación. $regexsolo admite la indexación en las búsquedas por prefijo.

Sample Document: { "x": [1, 2, 3], "y": "apple" }
db.foo.createIndex({ "x": 1, "y": 1 })
db.foo.find({"y":{ $regex: "^a" }})

La versión 2.0 de Planner mejora el rendimiento de las consultas que utilizan índices de varias teclas, con condiciones de igualdad en los campos de varias teclas.

Sample Document: {"x": [1, 2, 3],
"y": 5}
db.foo.createIndex({"x": 1, "y":1})
db.foo.find({"x": 2,
"y": {$gt: 1}}).limit(1)

La versión 2.0 de Planner mejora el rendimiento de las consultas que utilizan varios filtros, especialmente en colecciones con documentos de más de 8 KB.

Sample Document: {"x": 2,
"y": 4,
"z": 9,
"t": 99}
db.foo.find({$and: [{"x": {$gt : 1}, "y": {$gt : 3}, "z": {$lt : 10},
"t":{$lt : 100}}]})

La versión 2.0 de Planner mejora el rendimiento de las consultas cuando se utiliza el $in operador con un índice compuesto al eliminar la fase de clasificación.

Sample Document: {"x": 2,
"y": 4,
"z": 9,
"t": 99}
db.foo.createIndex({"x":1, "y":1})
db.foo.find({"x":2,
"y":$in:[1,2,3,4]}).sort({x:1,y:1})

También mejora el rendimiento de las consultas que utilizan índices de varias claves con $in elementos.

Sample Document: {"x": [1, 2, 3]}
db.foo.createIndex({"x": 1})
db.foo.find("x":{$in:[>100 elements]})

La versión 2.0 de Planner mejora el rendimiento de las consultas que utilizan varios filtros, especialmente en colecciones con documentos de más de 8 KB.

Sample Document: {"x": 2,
"y": 4,
"z": 9,
"t": 99}
db.foo.find({$and: [{"x": {$gt : 1}, "y": {$gt : 3}, "z": {$lt : 10},
"t":{$lt : 100}}]})

La versión 2.0 de Planner mejora el rendimiento de las consultas cuando se utiliza el $in operador con un índice compuesto al eliminar la fase de clasificación.

Sample Document: {"x": 2,
"y": 4,
"z": 9,
"t": 99}
db.foo.createIndex({"x":1, "y":1})
db.foo.find({"x":2,
"y":$in:[1,2,3,4]}).sort({x:1,y:1})

También mejora el rendimiento de las consultas que utilizan índices de varias claves con $in elementos.

Sample Document: {"x": [1, 2, 3]}
db.foo.createIndex({"x": 1})
db.foo.find("x":{$in:[>100 elements]})

En algunos casos, $(update) los $(projection) operadores de MongoDB pueden comportarse de forma diferente a la versión 1.0 del planificador de Amazon DocumentDB. A continuación se muestran algunos ejemplos:

db.students_list.insertMany( [ { _id: 5, student_ids: [ 100, 200 ], grades: [ 95, 100 ], grad_year: [ 2024, 2023 ] } ] )

db.students_list.updateOne({ student_ids: 100, grades: 100, grad_year: 2024 },
{ $set: { “grad_year.$”: 2025 } }

db.col.insert({x:[1,2,3]})
db.col.update({$and:[{x:1},{x:3}]},{$set:{"x.$":500}})

db.col.insert({x:[1,2,3]})
db.col.find()

db.col.insert({x:100})
db.col.update({x:100},{x:100})

Cuando se usa el $(update) operador$setOnInsert, la versión 1.0 del planificador y MongoDB arrojan un error, pero la versión 2.0 del planificador no.

Si se cambia el nombre de un campo que no existe, se $field produce un error en la versión 2.0 del planificador, mientras que no se producen actualizaciones en la versión 1.0 del planificador ni en MongoDB.

La versión 2.0 de Planner arroja un error cuando $hint se aplica con un índice inadecuado, mientras que la versión 1.0 de Planner y MongoDB no lo hacen.

// Insert
db.col.insert({x:1})
db.col.insert({x:2})
db.col.insert({x:3})

// Create index on x with partialFilter Expression {x:{$gt:2}}
db.col.createIndex({x:1},{partialFilterExpression:{x:{$gt:2}}})

// Mongodb allows hint on the following queries
db.col.find({x:1}).hint("x_1")
// result is no documents returned because {x:1} is not indexed by the partial index
// Without $hint mongo should return {x:1}, thus the difference in result between COLSCAN and IXSCAN

DocumentDB will error out when $hint is applied on such cases.
db.col.find({x:1}).hint("x_1")
Error: error: {
    "ok" : 0,
    "operationTime" : Timestamp(1746473021, 1),
    "code" : 2,
    "errmsg" : "Cannot use Hint for this Query. Index is multi key index , partial index or sparse index and query is not optimized to use this index."
}

rs0:PRIMARY> db.runCommand({"planCacheSetFilter": "col", "query": { location: {$nearSphere: {$geometry: {type: "Point", coordinates: [1, 1]}}}}, "indexes": ["name_1"]})
{
    "ok" : 0,
    "operationTime" : Timestamp(1750815778, 1),
    "code" : 303,
    "errmsg" : "Unsupported query shape for index filter $nearSphere"
}

$nearno se puede utilizar $hint({“$natural”:1}) en la versión 2.0 del planificador.

// indexes present are index on x and geo index

rs0:PRIMARY> db.usarestaurants.getIndexes()
[
    {
        "v" : 4,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test.usarestaurants"
    },
    {
        "v" : 4,
        "key" : {
            "location" : "2dsphere"
        },
        "name" : "location_2dsphere",
        "ns" : "test.usarestaurants",
        "2dsphereIndexVersion" : 1
    }
]

// Planner Version 2.0 will throw an error when $hint is applied with index "x_1"
rs0:PRIMARY> db.usarestaurants.find({    "location":{       "$nearSphere":{          "$geometry":{             "type":"Point",             "coordinates":[                -122.3516,                47.6156             ]          },          "$minDistance":1,          "$maxDistance":2000       }    } }, {    "name":1 }).hint({"$natural": 1})
Error: error: {
    "ok" : 0,
    "operationTime" : Timestamp(1746475524, 1),
    "code" : 291,
    "errmsg" : "unable to find index for $geoNear query"
}

// Planner Version 1.0 and MongoDB will not throw an error
 db.usarestaurants.find({    "location":{       "$nearSphere":{          "$geometry":{             "type":"Point",             "coordinates":[                -122.3516,                47.6156             ]          },          "$minDistance":1,          "$maxDistance":2000       }    } }, {    "name":1 }).hint({"$natural": 1})
{ "_id" : ObjectId("681918e087dadfd99b7f0172"), "name" : "Noodle House" }

Si bien MongoDB admite escaneos completos de índices de expresiones regulares, la versión 2.0 del planificador admite el escaneo de índices de expresiones regulares solo en los campos de prefijo.

// index on x
db.col.createIndex({x:1})

// index scan is used only for prefix regexes
rs0:PRIMARY> db.col.find({x: /^x/}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 2,
        "namespace" : "test.col",
        "winningPlan" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "indexName" : "x_1",
            "direction" : "forward",
            "indexCond" : {
                "$and" : [
                    {
                        "x" : {
                            "$regex" : /^x/
                        }
                    }
                ]
            },
            "filter" : {
                "x" : {
                    "$regex" : /^x/
                }
            }
        }
    },
    "indexFilterSet" : false,
    "indexFilterApplied" : false,
    "ok" : 1,
    "operationTime" : Timestamp(1746474527, 1)
}

// COLSCAN is used for non-prefix regexes
rs0:PRIMARY> db.col.find({x: /x$/}).explain()
{
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 2,
        "namespace" : "test.col",
        "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : {
                "x" : {
                    "$regex" : /x$/
                }
            }
        }
    },
    "indexFilterSet" : false,
    "indexFilterApplied" : false,
    "ok" : 1,
    "operationTime" : Timestamp(1746474575, 1)

Existen algunas diferencias inherentes al uso de filtros de caché de planes con la versión 2.0 del planificador en comparación con MongoDB. Si bien la versión 2.0 del planificador no admite especificar la «proyección» y la «intercalación» con los filtros de caché del plan, MongoDB sí lo hace. Sin embargo, el filtro de índice de MongoDB solo está en memoria y se pierde tras el reinicio. La versión 2.0 de Planner conserva los filtros de índice mediante reinicios y parches.

El formato de los registros de auditoría de DML cuando se utiliza la versión 2.0 del planificador varía ligeramente del de la versión 1.0 del planificador.

command -  db.col.find({x:1})

************** Audit logs generated ******************

// v1 format for dml audit logs
{"atype":"authCheck","ts":1746473479983,"timestamp_utc":"2025-05-05 19:31:19.983","remote_ip":"127.0.0.1:47022","users":[{"user":"serviceadmin","db":"test"}],"param":{"command":"find","ns":"test.col","args":{"batchSize":101,"filter":{"x":1},"find":"col","limit":18446744073709551615,"lsid":{"id":{"$binary":"P6RCGz9ZS4iWBSSHWXW15A==","$type":"4"},"uid":{"$binary":"6Jo8PisnEi3dte03+pJFjdCyn/5cGQL8V2KqaoWsnk8=","$type":"0"}},"maxScan":18446744073709551615,"singleBatch":false,"skip":0,"startTransaction":false},"result":0}}

// v2 formal for dml audit logs
{"atype":"authCheck","ts":1746473583711,"timestamp_utc":"2025-05-05 19:33:03.711","remote_ip":"127.0.0.1:37754","users":[{"user":"serviceadmin","db":"test"}],"param":{"command":"find","ns":"test.col","args":{"find":"col","filter":{"x":1},"lsid":{"id":{"$binary":"nJ88TGCSSd+BeD2+ZtrhQg==","$type":"4"}},"$db":"test"},"result":0}}

La condición del índice como parte del plan explicativo:

rs0:PRIMARY> db.col.createIndex({index1:1})
{
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"numIndexesBefore" : 1,
	"numIndexesAfter" : 2,
	"ok" : 1,
	"operationTime" : Timestamp(1761149251, 1)
}

La versión 2.0 de Planner explica el resultado del plan, mostrando la condición del índice y el filtro:

rs0:PRIMARY> db.col.find({$and:[{price:{$eq:300}},{item:{$eq:"apples"}}]}).explain()
{
	"queryPlanner" : {
		"plannerVersion" : 2,
		"namespace" : "test.col",
		"winningPlan" : {
			"stage" : "IXSCAN",
			"indexName" : "price_1",
			"direction" : "forward",
			"indexCond" : {
				"$and" : [
					{
						"price" : {
							"$eq" : 300
						}
					}
				]
			},
			"filter" : {
				"$and" : [
					{
						"item" : {
							"$eq" : "apples"
						}
					}
				]
			}
		}
	},
	"indexFilterSet" : false,
	"indexFilterApplied" : false,
	"ok" : 1,
	"operationTime" : Timestamp(1761149497, 1)
}

La versión 1.0 de Planner explica el resultado del plan:

rs0:PRIMARY> db.col.find({$and:[{price:{$eq:300}},{item:{$eq:"apples"}}]}).explain()
{
	"queryPlanner" : {
		"plannerVersion" : 1,
		"namespace" : "test.col",
		"winningPlan" : {
			"stage" : "IXSCAN",
			"indexName" : "price_1",
			"direction" : "forward"
		}
	},
	"ok" : 1,
	"operationTime" : Timestamp(1761149533, 1)
}