Appunti sulle performance delle query
MongoDB fa parte dello stack backend con cui lavoro, usato tramite Mongoose su servizi Node.js.
Aggiornato Aug 2026
Il materiale qui nasce dal lavoro su performance delle query e indici in backend Mongoose/Node.js, e da mongoose-lens, lo strumento che ne è derivato. Non è esaustivo e non è il manuale: è ciò che è emerso davvero.
Una raccolta in evoluzione di note, esperimenti e progetti — non una copia della documentazione ufficiale. Questa raccolta riguarda le performance delle query e l'indicizzazione. Schema design, aggregation pipeline e operazioni sul database sono fuori ambito.
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Scrittura tecnica focalizzata su un concetto, un problema o un'intuizione specifica.
Il ragionamento dietro mongoose-lens: come MongoDB costruisce un query plan, cosa mostra davvero explain() e dove un'euristica basata sulla lettura del piano smette di bastare.
Cosa contiene indexBounds per predicati di uguaglianza, range, $in, $or e multikey, perché keysExamined è il vero costo di un filtro, e l'unico caso in cui un COLLSCAN è inevitabile.
Come il query planner di MongoDB sceglie un indice, cosa leggere nell'output di explain e perché un indice 'corretto' viene comunque ignorato.
Ancora niente con questo argomento.
Implementazioni pratiche che dimostrano una o più aree tecniche.
Concetti
Note
Progetto
Interceptor per query lente e advisor di indici per Mongoose 8+. Esegue automaticamente explain() sulle query lente, rileva gli stage COLLSCAN/SORT e suggerisce indici ottimali secondo la regola ESR.
Aree e competenze collegate a questo lavoro.