前言

这章的内容直接读取官文英文原文比较难懂，所以，单独创建一个章节来整理学习；

本文为作者的原创作品，转载需注明出处；

简介

The bounds of an index scan define the portions of an index to search during a query. When multiple predicates over an index exist, MongoDB will attempt to combine the bounds for these predicates, by either intersection or compounding, in order to produce a scan with smaller bounds.

备注，这里的 bounds 要理解为“边界”的意思；predicates 要理解为“查询条件”的意思；

一系列用来扫描索引的“边界( bounds )”，在一个查询中限定了对一个索引进行扫描(或查询)的部分；

停，这句话怎么理解？index 是一个整体，在查询的时候，通过 bounds 定义了该 index 在查询的过程中被检索( 被查询 )的部分；

继续，如果有针对同一个索引的多个“查询条件( predicates )”存在，

停，这句话又该怎么理解？这里的“查询条件( predicates )”对应的其实就是前文所描述的“边界( bounds )”，因为，“查询条件 predicates”定义了“边界 bounds”；

MongoDB 为了对 index 生成一个具备更小规模 bounds 的扫描，将会通过“交叉 intersection”或者“复合 compouding”的方式试图去合并这些“边界”；（备注，正如前文笔者所描述的那样，这里的 bounds 指的就是“查询条件 predicates”）；因此，最终也就可以得到更少的“查询条件”，其实这么做的意义也就是为了提升对 index 扫描的性能；

Intersect Bounds for Multikey Index (使得 Multikey Index 的边界交叉)

注意，通过简介的分析可知，bounds 的意思就是指“查询条件”的意思；

“边界”交叉的意思就是将多个“查询条件 (multiple bounds)”用 AND 操作符进行链接；比如，我们有这样的查询条件( 既是 bounds )，[ [ 3, Infinity ] ] 和 [ [ -Infinity, 6 ] ]，通过交叉以后，我们得到的 bounds 是 [ [ 3, 6 ] ]；

假设我们有如下的 survey 数据，

1 2	{ _id: 1, item: "ABC", ratings: [ 2, 9 ] } { _id: 2, item: "XYZ", ratings: [ 4, 3 ] }

在 ratings 字段上创建索引，

1	db.survey.createIndex( { ratings: 1 } )

然后执行如下的查询，

1	db.survey.find( { ratings : { $elemMatch: { $gte: 3, $lte: 6 } } } )

上述使用了 $elemMatch，意思是匹配 ratings 字段的时候必须同时满足这两个条件；在 MongoDB 执行查询的时候，会将两个条件分别解释为，

\$gte: 3 翻译为 [ [ 3, Infinity ] ]
\$lte: 6 翻译为 [ [ -Infinity, 6 ] ]

然后，将上述的两条查询通过 intersect 操作进行交叉，得到如下的 bound，

1	ratings: [ [ 3, 6 ] ]

进行 itersect 操作既交叉动作的前提是多个 bounds 之间有交叉的可行性，比如下面这个例子，就没有交叉的可行性，

1	db.survey.find( { ratings : { $gte: 3, $lte: 6 } } )

Compound Bounds for Multikey Index

Intersect Bounds 主要用于对单个字段的多个 Bounds 进行合并操作；而 Compound Bounds 则主要是针对多个不同字段(包含一个数组字段)的查询所进行的查询优化操作；

继续以上述的 survey 数据为例，

1 2	{ _id: 1, item: "ABC", ratings: [ 2, 9 ] } { _id: 2, item: "XYZ", ratings: [ 4, 3 ] }

然后，我们在 item 和 ratings 两个字段上同时创建符合索引( Compound Index )，

1	db.survey.createIndex( { item: 1, ratings: 1 } )

注意，这里的 ratings 上的索引是 Multikey Index；

不能交叉的 Compound Bounds

然后，我们执行如下的查询操作

1	db.survey.find( { item: "XYZ", ratings: { $gte: 3 } } )

然后，MongoDB 会分别针对上述两个条件执行如下的查询解析工作，

将 item: “XYZ” 条件转换为 [ [ “XYZ”, “XYZ” ] ]
将 ratings: { $gte: 3 } 条件转换为 [ [ 3, Infinity ] ]

最终所生成的用于在 index 上查询的条件是，

1	{ item: [ [ "XYZ", "XYZ" ] ], ratings: [ [ 3, Infinity ] ] }

为什么第一个条件要这么写呢？item: [ [ “XYZ”, “XYZ” ] ]，这样写的目的是既是为了限制其查询的范围；

可被交叉的 Compound Bounds

假如，我们执行下面的查询操作，

1
2
3

db.survey.find( {
   item: { $gte: "L", $lte: "Z"}, ratings : { $elemMatch: { $gte: 3, $lte: 6 } }
} )

MongoDB 在执行查询的时候，会将上述对 index 的查询优化如下，

1	"item" : [ [ "L", "Z" ] ], "ratings" : [ [3.0, 6.0] ]

可见，上述的 Compound Index 是可以通过交叉的方式进行优化的；而需要注意的是，交叉的操作永远是针对同一个字段的不同查询条件进行的；