Explain Execution Stats

explain() mode queryPlanner (Chapter sebelumnya) hanya menunjukkan niat: index mana yang akan dipakai. Mode executionStats mengeksekusi query sungguhan sambil mencatat tagihannya — berapa kunci index diperiksa, berapa document dibaca, berapa lama waktunya. Dua query bisa sama-sama mengembalikan lima hasil, tetapi yang satu membaca lima document dan yang lain lima juta; angka-angka inilah yang membedakan perbaikan performa asli dari tebakan. Chapter ini berfokus pada cara membaca dan menilai angka-angka tersebut.

Peta materi Chapter ini:

Menjalankan explain("executionStats") pada query tanpa index dan dengan index.
Empat metrik utama: nReturned, totalKeysExamined, totalDocsExamined, executionTimeMillis.
Rasio efisiensi dan heuristik kondisi sehat.

Menjalankan Query dan Mencatat Tagihannya #

Siapkan kembali collection transaksi toko buku, kali ini tanpa index agar kita bisa membandingkan dua kondisi:

js
use latihan_perf
db.penjualan.drop()
db.penjualan.insertMany([
  { _id: 1, waktu: ISODate("2026-03-02T09:15:00Z"), judul_buku: "Laut Bercerita", jumlah: 1, harga_total: 98000, kota: "Jakarta", channel: "toko" },
  { _id: 2, waktu: ISODate("2026-03-02T11:40:00Z"), judul_buku: "Bumi", jumlah: 2, harga_total: 178000, kota: "Bandung", channel: "online" },
  { _id: 3, waktu: ISODate("2026-03-03T10:05:00Z"), judul_buku: "Filosofi Teras", jumlah: 1, harga_total: 89000, kota: "Jakarta", channel: "online" },
  { _id: 4, waktu: ISODate("2026-03-03T14:30:00Z"), judul_buku: "Atomic Habits", jumlah: 3, harga_total: 345000, kota: "Surabaya", channel: "toko" },
  { _id: 5, waktu: ISODate("2026-03-04T08:20:00Z"), judul_buku: "Rumah Kaca", jumlah: 1, harga_total: 72000, kota: "Bandung", channel: "toko" },
  { _id: 6, waktu: ISODate("2026-03-04T13:55:00Z"), judul_buku: "Bumi", jumlah: 1, harga_total: 89000, kota: "Jakarta", channel: "toko" },
  { _id: 7, waktu: ISODate("2026-03-05T09:45:00Z"), judul_buku: "Hujan Bulan Juni", jumlah: 2, harga_total: 130000, kota: "Yogyakarta", channel: "online" },
  { _id: 8, waktu: ISODate("2026-03-05T16:10:00Z"), judul_buku: "Laut Bercerita", jumlah: 1, harga_total: 98000, kota: "Surabaya", channel: "online" },
  { _id: 9, waktu: ISODate("2026-03-06T10:30:00Z"), judul_buku: "Atomic Habits", jumlah: 1, harga_total: 115000, kota: "Jakarta", channel: "online" },
  { _id: 10, waktu: ISODate("2026-03-06T15:25:00Z"), judul_buku: "Bumi", jumlah: 4, harga_total: 356000, kota: "Yogyakarta", channel: "toko" },
  { _id: 11, waktu: ISODate("2026-03-07T09:00:00Z"), judul_buku: "Filosofi Teras", jumlah: 2, harga_total: 178000, kota: "Bandung", channel: "online" },
  { _id: 12, waktu: ISODate("2026-03-07T17:35:00Z"), judul_buku: "Hujan Bulan Juni", jumlah: 1, harga_total: 65000, kota: "Jakarta", channel: "toko" }
])

Output yang Dihasilkan:

text
switched to db latihan_perf
true
{
  acknowledged: true,
  insertedIds: {
    '0': 1,
    '1': 2,
    '2': 3,
    '3': 4,
    '4': 5,
    '5': 6,
    '6': 7,
    '7': 8,
    '8': 9,
    '9': 10,
    '10': 11,
    '11': 12
  }
}

Mode executionStats diaktifkan dengan memberi argumen string pada explain(). Jalankan pada query transaksi kota Jakarta — sebelum index dibuat:

js
db.penjualan.find({ kota: "Jakarta" }).explain("executionStats")

Output yang Dihasilkan:

text
{
  explainVersion: '1',
  queryPlanner: {
    winningPlan: {
      isCached: false,
      stage: 'COLLSCAN',
      filter: { kota: { '$eq': 'Jakarta' } },
      direction: 'forward'
    },
    rejectedPlans: []
  },
  executionStats: {
    executionSuccess: true,
    nReturned: 5,
    executionTimeMillis: 0,
    totalKeysExamined: 0,
    totalDocsExamined: 12,
    executionStages: {
      stage: 'COLLSCAN',
      filter: { kota: { '$eq': 'Jakarta' } },
      nReturned: 5,
      works: 13,
      advanced: 5,
      needTime: 7,
      isEOF: 1,
      docsExamined: 12,
      seeks: 0
    }
  },
  command: {
    find: 'penjualan',
    filter: { kota: 'Jakarta' },
    '$db': 'latihan_perf'
  },
  ok: 1
}

Seperti Chapter sebelumnya, output explain() di sini dipadatkan — field teknis (nss, multiKeyPaths, serverInfo, serverParameters, metadata replikasi) dipangkas agar fokus pada angka. Bagian pentingnya berada di field executionStats: pada collection 12 document, server membaca seluruh 12 document (totalDocsExamined) untuk mengembalikan 5 hasil (nReturned) — sisa 7 document dibaca sia-sia karena tidak ada index yang bisa memangkas pencarian. Sekarang buat index dan jalankan query yang persis sama:

js
db.penjualan.createIndex({ kota: 1 })
db.penjualan.find({ kota: "Jakarta" }).explain("executionStats")

Output yang Dihasilkan:

text
kota_1
{
  explainVersion: '1',
  queryPlanner: {
    winningPlan: {
      isCached: false,
      stage: 'FETCH',
      inputStage: {
        stage: 'IXSCAN',
        keyPattern: { kota: 1 },
        indexName: 'kota_1',
        indexBounds: { kota: [ '["Jakarta", "Jakarta"]' ] }
      }
    },
    rejectedPlans: []
  },
  executionStats: {
    executionSuccess: true,
    nReturned: 5,
    executionTimeMillis: 0,
    totalKeysExamined: 5,
    totalDocsExamined: 5,
    executionStages: {
      stage: 'FETCH',
      nReturned: 5,
      works: 6,
      advanced: 5,
      docsExamined: 5,
      inputStage: {
        stage: 'IXSCAN',
        nReturned: 5,
        works: 6,
        advanced: 5,
        keysExamined: 5,
        seeks: 1
      }
    }
  },
  command: {
    find: 'penjualan',
    filter: { kota: 'Jakarta' },
    '$db': 'latihan_perf'
  },
  ok: 1
}

Perbandingannya lurus: dengan index, hanya 5 kunci diperiksa dan 5 document dibaca untuk 5 hasil. Tidak ada pembacaan yang sia-sia — itulah ciri query yang sehat.

Empat Metrik Utama #

Metrik	Arti	Cara membacanya
`nReturned`	Jumlah document yang lolos ke hasil	Harus dekat dengan ekspektasi bisnis query
`totalKeysExamined`	Total kunci index yang diperiksa semua tahap	`0` berarti tidak ada index yang terpakai
`totalDocsExamined`	Total document yang dibaca dari collection	Sumber biaya terbesar pada data besar
`executionTimeMillis`	Total waktu eksekusi server (milidetik)	Acuan kasar; sangat dipengaruhi cache dan beban

Dua metrik pertama adalah pasangan diagnosis: totalKeysExamined yang besar dengan nReturned kecil berarti index yang dipakai tidak selektif — rentang indexBounds-nya terlalu lebar. Sementara totalDocsExamined yang jauh di atas nReturned menandakan server membaca banyak document yang akhirnya dibuang filter — indikasi index yang tidak cocok atau query yang tidak bisa memanfaatkan index.

executionStages memuat versi per-tahap dari angka-angka tersebut: setiap stage (FETCH, IXSCAN, SORT) punya nReturned, keysExamined, dan docsExamined sendiri. Total di level atas adalah penjumlahannya — struktur pohonnya kita bedah tuntas di Chapter berikutnya.

Rasio Efisiensi #

Cara paling cepat menilai sebuah rencana adalah membandingkan ketiga angka tersebut dalam bentuk rasio. Kondisi ideal untuk query ber-index adalah nReturned : totalKeysExamined : totalDocsExamined = 1 : 1 : 1 — setiap pemeriksaan menghasilkan satu document yang memang dikirim ke klien. Mari kita hitung untuk kedua rencana tadi:

js
const tanpaIndex = { nReturned: 5, totalKeysExamined: 0, totalDocsExamined: 12 }
const denganIndex = db.penjualan.find({ kota: "Jakarta" }).explain("executionStats").executionStats
print("COLLSCAN  -> nReturned:", tanpaIndex.nReturned, "| keys:", tanpaIndex.totalKeysExamined, "| docs:", tanpaIndex.totalDocsExamined)
print("IXSCAN    -> nReturned:", denganIndex.nReturned, "| keys:", denganIndex.totalKeysExamined, "| docs:", denganIndex.totalDocsExamined)
print("rasio docs/hasil -> COLLSCAN:", (tanpaIndex.totalDocsExamined / tanpaIndex.nReturned).toFixed(2), "| IXSCAN:", (denganIndex.totalDocsExamined / denganIndex.nReturned).toFixed(2))

Output yang Dihasilkan:

text
COLLSCAN  -> nReturned: 5 | keys: 0 | docs: 12

IXSCAN    -> nReturned: 5 | keys: 5 | docs: 5

rasio docs/hasil -> COLLSCAN: 2.40 | IXSCAN: 1.00

Rasio totalDocsExamined / nReturned pada COLLSCAN adalah 2,40 — setiap hasil menanggung pembacaan 2,4 document. Angka ini terlihat jinak karena collection kita kecil; pada satu juta document dengan sebaran kota yang sama, rasionya menjadi sekitar 200.000 dan query mulai terasa berat. Rasio 1,00 pada IXSCAN tidak pernah berubah sebesar apa pun collection — itulah alasan index disebut penskala: biayanya tumbuh mengikuti jumlah hasil, bukan jumlah data.

Rasio yang sehat menurut pengalaman praktis:

Kondisi	nReturned : keys : docs	Tindakan
Ideal	1 : 1 : 1	Tidak ada yang perlu dibenahi
Wajar	1 : beberapa : 1	Index masih selektif; pantau bila data membesar
Boros	1 : banyak : banyak	Perbaiki index atau bentuk query
Tanpa index	1 : 0 : semua	Buat index pada field filter

Rangkuman #

explain("executionStats") mengeksekusi query sungguhan dan melaporkan biayanya; mode queryPlanner hanya menunjukkan rencana.
Empat angka kunci: nReturned, totalKeysExamined, totalDocsExamined, executionTimeMillis — dua yang tengah adalah yang paling bisa diandalkan.
Rasio ideal ber-index adalah 1 : 1 : 1; COLLSCAN selalu berakhir totalDocsExamined = seluruh collection.
Waktu eksekusi pada dataset kecil tidak bisa dijadikan bukti; biaya pemeriksaan adalah penentu yang stabil.