Mongodb索引分析工具Dex 安装与使用
Dex 是一个开源的MongoDB优化工具，它通过对查询日志和当前数据库索引进行分析，向管理员提出高效的索引优化策略，以下是安装教程,作为记录：一、环境：
1、python2.7.3（经测试2.4不支持）
2、pip
3、dex0.4，会包含pymongo模块
4、mongodb 2.0.2（本文写的时候，2.2不支持）
5、centos5.6
二、步骤：
A、由于在centos5.6中自带的python是2.4.3版本，需要升级到python2.7.3
1、下载python2.7.3
2、tar -zxf Python-2.7.3.tgz
3、cd Python-2.7.3
4、./configure --prefix=/usr/local/python2.7/
5、make && make install
6、将/usr/local/python2.7/lib/bin中的python替换/usr/bin/python
B、安装pip，pip是python的easy-install工具
1、安装pip首先要安装setiptools工具，因为在安装pip时会引用setuptools的类，下载地址
2、sh setuptools-0.6c11-py2.7.egg
3、下载pip包，下载地址
4、tar -zxf pip-1.1.tar.gz
5、cd pip-1.1
6、python setup.py install
C、安装dex
安装好pip之后，dex就很好装了
pip install dex
三、dex使用方法，转自http://blog.nosqlfan.com/html/4061.html
dex -f mongodb.log mongodb://localhost
在监控过程中，dex会通过stderr输出推荐的结果
{
"index": "{'simpleIndexedField': 1, 'simpleUnindexedFieldThree': 1}",
"namespace": "dex_test.test_collection"
"shellCommand": "db.test_collection.ensureIndex(
{'simpleIndexedField': 1, 'simpleUnindexedFieldThree': 1}, {'background': true})"
}
还会输出一些统计信息：
Total lines read: 7
Understood query lines: 7
Unique recommendations: 5
Lines impacted by recommendations: 5
我们看到，在输出结果中，有一个shellCommand字段，里面就是添加索引的语句，如果你觉得dex的推荐不错，就可以直接复制这段脚本在MongoDB 上添加索引了。相当方便。
除了运行过程中会向stderr中输出信息名，在运行结束后，推荐信息还会打包成一个大的JSON对象在stdout中输出一次。
Dex 在运行过程中主要会进行下面三个步骤。
解析query
通过已存在的索引对当前query进行判断
如果发现索引不当，就推荐合适的索引
第一步：解析query
Dex会对查询query进行解析，分成下面几大类
EQUIV – 普通按数值进行的查询，比如：{a: 1}
SORT – sort操作，比如： .sort({a: 1})
RANGE – 范围查询，比如：Specifically: ‘$ne’, ‘$gt’, ‘$lt’, ‘$gte’, ‘$lte’, ‘$in’, ‘$nin’, ‘$all’, ‘$not’
UNSUPPORTED
组合式查询，比如：$and, $or, $nor
除了RANGE之外的嵌套查询
第二步：判断当前索引情况
有两个标准来找出查询所需的索引。
Coverage (none, partial, full) - Coverage表示索引的情况，有括号中的三个值。none表示完全无索引覆盖。full表示query中的字段都能找到索引。partial表示none和full之间的情况。
Order (ideal or not) - Order是用于判断索引的顺序是否理想。理想的索引顺序应该是：
Equivalence ○ Sort ○ Range
值得注意的是，对地理位置索引只会进行分析，但是不会提出改进建议。
第三步：推荐合适的索引
通过上面两步，我们能够对一个查询可能使用索引的情况有一个了解。Dex会生成一个此查询的最佳索引。如果这个索引不存在，并且查询情况不包括上面提到的UNSUPPORTED，那么Dex就会做出相应的索引优化建议。
Dex未来还会推出很多新功能，比如使用system.profile日志来进行推荐，支持地理索引等等。详情可见其项目主页 。
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