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自圆其说是本 blog 的宗旨，有的时候理论真实可能会更加复杂，但是我愿意使用自己能理解的方式去理解的，并且达到自圆其说的地步；目前处于分布书存储领域，这个领域大神 太多但我不是那种很牛逼的大神。来这个领域只是为了追求自己喜欢做的事情,所以会持续几年吧。
个人喜欢非常 cool 的工具和膜拜各类大神，前提是你真的比我厉害，不喜欢吹嘘的人。算不上很喜欢写程序，但是挺喜欢现在的状态，最好 35 岁别把我裁了就更加好了。梦想着 自己能实现收支平衡，做一个开心的废物；最近一段时间正在学习 Rust，这个语言我超级喜欢，因为我非常喜欢 C++，但是不得不说 C++ 的包袱太重了；下一份工作可能会尝试 remote work，不知道这是不是我喜欢的生活； 家中有一个小宝贝，有点任性，不知道我能不能教育好她，希望她能健健康康的成长，我努力让自己不焦虑去鸡娃；我努力让你成为富 二代吧。
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本周是black Friday,我订阅了几个AI服务，还是蛮贵的...不过这样基本上构成我目前整体的知识阅读的过程，随着Ai的不断发展，工具链的替换可能是很重要的一个过程的。我主要订购了以下几个工具： Memo: 这个工具的主要作用是将视频/audio转srt，并且带有ai翻译的工具；当然我觉得它做的非常好的是，它把整个链路做的非常好的，并且可以用本地的资源做audio->text；而且它自带了很多的ai功能，比如对字幕进行进一步的AI的处理，提问，summarize和思维导图等等；目前我主要...
今天凌晨4点多起来看了一眼丈母娘的发烧是否ok...就导致我有点睡不着的，刷了一会推特之后又开始睡觉了，于是就开始做了一个很可怕的梦。 噩梦 那天，我不知道是在哪里..我带着女儿和我弟出去玩的，貌似是一个风景山区。于是我就带着女儿和弟弟出去玩的；我们走啊走, 沿着一条路一直走..突然看到一个小道有一家饭店的，这个饭店是比较特殊，有很多海鲜的；我看上了一只大龙虾，我问多少钱的，他说大概就70rmb就可以的。。。我觉得很划算的，我心想：我买下来，到时候把老婆叫过来一起吃的，并且告诉她这个才70rmb...
下面我分享一个推特上的一个关于子女教育的推 哈哈哈哈，李诞这个视频我看过 我给你分享几个我和我女儿之间的小故事 第一个故事 我经常给小朋友说：你们现在上学的成绩不重要，你们现在数学考试都是语文脑筋急转弯，语文考试都是历史背诵，一点用都没有，你出了社会就知道，社会根本没有选择题，社会要有选择题就好了，最难的是你遇到困难，你连门都找不到。我第一次这样讲的时候是女儿小学4年级，那时候我女儿听的一愣一愣的，她不明白，但是觉得我的理论和学校的不一样，很狂妄，但是她很喜欢，哈哈哈哈。 她什么时候真正明...
最近我在国内，我老婆在马来；最近在计划搬家的，找的那个房子不包含一些必要的家具，于是我老婆就必须要买点家具的，主要是沙发和餐桌..我们本来计划是说去ikea去买，但是我老婆觉得ikea的家具不便宜，并且款式一般的，最终问了中介找了一个二手平台找找看不错的家具。 我老婆挑了两个家具的，我看了一下价格也不算便宜的，但是我老婆喜欢的，于是我就说你觉得ok那就购买吧。我还顺便问了一下，这个家具能不能线下看一下货的，但是我老婆说这货在很远的地方的，大概是300公里的一个城市的。那我就说这个包邮吗，我老婆说...
1. Current 当下 最近依然还在中国，已经回来快一个月了. 最近一直在忙着带丈母娘看病和住院的。索性一切都还在可控范围内的，丈母娘由于糖尿病控制的很差导致本身的冠心病也复发. 这次去浙江省人民医院去做了造影检查和支架植入的手术的，不过这一切都比我预估的要顺利，我就怕她由于长时间没吃药和高血糖的持续的时间太长了，会带来严重的问题，不过好在没有发生最坏的事情的。 因为做了手术，所以这段时间我和我老婆的姐姐每人轮换的陪床，不过陪床真的好累的，因为睡得很不好的，特别的累。不过好在都结束了，而且丈...
v1,v2,v3// 为type和_id来创建联合索引，type放在前面
db.v4.createIndex({type:1, _id:1})
数据分布:
type=v1: 100wtype=v2: 600wtype=v3: 300w查询语句:
db.v4.find({type:"v1"}).sort({type:1,_id:1}).explain("allPlansExecution")
执行计划和执行详情
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : 1
},
"indexName" : "type_1__id_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [ ],
"_id" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"v1\", \"v1\"]"
],
"_id" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
}
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 1000000,
"executionTimeMillis" : 3990,
"totalKeysExamined" : 1000000,
"totalDocsExamined" : 1000000,
"executionStages" : {
"stage" : "FETCH",
"nReturned" : 1000000,
"executionTimeMillisEstimate" : 3874,
"works" : 1000001,
"advanced" : 1000000,
"needTime" : 0,
"needYield" : 0,
"saveState" : 7829,
"restoreState" : 7829,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"docsExamined" : 1000000,
"alreadyHasObj" : 0,
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : 1000000,
"executionTimeMillisEstimate" : 767,
"works" : 1000001,
"advanced" : 1000000,
"needTime" : 0,
"needYield" : 0,
"saveState" : 7829,
"restoreState" : 7829,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"keyPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : 1
},
"indexName" : "type_1__id_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [ ],
"_id" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"v1\", \"v1\"]"
],
"_id" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
},
"keysExamined" : 1000000,
"seeks" : 1,
"dupsTested" : 0,
"dupsDropped" : 0,
"seenInvalidated" : 0
}
},
"allPlansExecution" : [ ]
},
结论: 通过type + _id组合索引可以达到我们的需求，排序本身在遍历的过程中就已经完成，不需要二次排序
查询语句
//这边有两种方式来进行查询，区别在于type和_id的排序顺序问题
db.v4.find({type:"v1"}).sort({type:1,_id:-1}).explain("allPlansExecution")
db.v4.find({type:"v1"}).sort({type:-1,_id:-1}).explain("allPlansExecution")
执行计划
// plan-1
"winningPlan" : {
"stage" : "SORT",
"sortPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : -1
},
"inputStage" : {
"stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
"inputStage" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : 1
},
"indexName" : "type_1__id_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [ ],
"_id" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"v1\", \"v1\"]"
],
"_id" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
}
}
}
// plan-2
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : 1
},
"indexName" : "type_1__id_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [ ],
"_id" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "backward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"v1\", \"v1\"]"
],
"_id" : [
"[MaxKey, MinKey]"
]
}
}
},
结论: type和_id的排序的方向需要一致，在我们的场景中其实type是确定的，所以只要查询语句写的ok是符合要求的
这个查询的需求在于list请求，每个请求会带上_id来保证接个下次的请求继续查询
查询语句
db.v4.find({type:"v1",_id:{"$gte":"0c82507c-d67e-11ed-8157-6c92bf361376"}}).sort({type:1,_id:1}).explain()
执行计划
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : 1
},
"indexName" : "type_1__id_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [ ],
"_id" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"v1\", \"v1\"]"
],
"_id" : [
"[\"0c82507c-d67e-11ed-8157-6c92bf361376\", {})"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [
{
"stage" : "SORT",
"sortPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : 1
},
"inputStage" : {
"stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
"inputStage" : {
"stage" : "FETCH",
"filter" : {
"type" : {
"$eq" : "v1"
}
},
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"_id" : 1
},
"indexName" : "_id_",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"_id" : [ ]
},
"isUnique" : true,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"_id" : [
"[\"0c82507c-d67e-11ed-8157-6c92bf361376\", {})"
]
}
}
}
}
}
]
//这边出现了另外一个执行计划，想走_id索引，然后过滤type，在排序; 不过从最终执行计划的积分发现，这种性能会比较差
//这个是被拒绝的计划的得分
score(1.0002) = baseScore(1) + productivity((0 advanced)/(101 works) = 0) + tieBreakers(0.0001 noFetchBonus + 0 noSortBonus + 0.0001 noIxisectBonus = 0.0002)
//这个是走联合索引的得分；因为在我们场景中这个索引的得分是一定会高的，因为底层的到的数据就是有效数据并且排序
score(2.0003) = baseScore(1) + productivity((101 advanced)/(101 works) = 1) + tieBreakers(0.0001 noFetchBonus + 0.0001 noSortBonus + 0.0001 noIxisectBonus = 0.0003)
结论: 符合要求
查询语句
db.v4.find({type:"v1",_id:{"$regex":"^0c82507c"}}).sort({type:1,_id:1}).explain()
执行计划
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"type" : 1,
"_id" : 1
},
"indexName" : "type_1__id_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"type" : [ ],
"_id" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"type" : [
"[\"v1\", \"v1\"]"
],
"_id" : [
"[\"0c82507c\", \"0c82507d\")",
"[/^0c82507c/, /^0c82507c/]"
]
}
}
}
结论:符合预期，场景可能想找某一个共同前缀的信息吧；
hd_listexporter_shard1:PRIMARY> db.v4.stats()
{
"ns" : "test.v4",
"size" : 850000000,
"count" : 10000000,
"avgObjSize" : 85,
"storageSize" : 849999872,
"capped" : false,
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 1371037969,
"indexSizes" : {
"_id_" : 430000000,
"type_1__id_1" : 941037969
},
"ok" : 1
}
新加的联合索引目前是_id_的两倍多，如果现实场景可能会随着type本身的长度比例上可能会有偏差
联合索引在我来看其实本质是就是将type + _id两个字段按照某一种组合再次创建索引的过程的，而且联合索引本身有有顺序的，比如A,B两个字段创建了索引，你单独查询B是不能命中索引的，需要单独对B来创建索引解决你这样问题的。不过看到最终的存储成本，发现远比我想象中的要大一些，先留个疑问，下次看源码的时候再来解释。