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索引—index
索引的类型
索引的管理操作
索引的使用 索引—index
使用索引的原因#xff1a;索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引#xff0c;MongoDB必须执行全集合扫描#xff0c;即扫描集合中的每个文档#xff0c;以选择与查询语句匹配的文档。这…目录
索引—index
索引的类型
索引的管理操作
索引的使用 索引—index
使用索引的原因索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引MongoDB必须执行全集合扫描即扫描集合中的每个文档以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的特别在处理大量的数据时查询可以要花费几十秒甚至几分钟这对网站的性能是非常致命的。
如果查询存在适当的索引MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。索引是特殊的数据结构它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或─组字段的值按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
想了解更多索引的知识推荐看一下官方文档https://www.mongodb.com/docs/manual/indexes/ 。注意MongoDB索引使用B树数据结构确切的说是B-TreeMySQL是BTree。
索引的类型
索引的类型主要有以下几种如下
单字段索引MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引称为单字段索引(Single Field Index)。对于单个字段索引和排序操作索引键的排序顺序即升序或降序)并不重要因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。 复合索引MongoDB还支持多个字段的用户定义索引即复合索引 (Compound lndex)。复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如如果复合索引由{ userid: 1 score: -1}组成则索引首先按userid正序排序然后在每个userid的值内再在按score倒序排序。 其他索引具体详细内容可参看官方文档 地理空间索引(Geospatial lndex) 为了支持对地理空间坐标数据的有效查询MongoDB提供了两种特殊的索引:返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。文本索引(Text Indexes) MongoDB提供了一种文本索引类型支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词(例如“the、“a、“or)而将集合中的词作为词干只存储根词。哈希索引(Hashed lndexes) 为了支持基于散列的分片MongoDB提供了散列索引类型它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机但只支持相等匹配不支持基于范围的查询。 索引的管理操作
对索引的操作大致分为三种查看、创建、删除。如下
索引的查看返回一个集合中所有索引的数组其基本格式如下
db.collection.getIndexes() v代表当前MongoDB索引引擎的版本 key自己在哪个字段上加的索引 name代表索引的名称默认是 _id_ 注意该索引是唯一索引因此值不能重复即_id值不能重复的。在分片集群中通常使用_id作为片键。 索引的创建在集合上创建索引其基本格式如下
db.collection.createIndex(keys,options)
ParameterTypeDescriptionkeysdocument包含字段和值对的文档其中字段是索引值值描述该字段的索引类型。optionsdocument可选包含一组控制索引创建的选项的文档。options更多选择 unique建立的索引是否唯一。指定为true创建唯—索引。默认值为false。 name索引的名称。如果未指定MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成—个索引名称。 单字段索引的创建例如对userid字段建立索引如下 复合索引的创建例如对userid和other_name通时建立复合(Compound)索引 索引的删除可以移除指定索引或移除所有索引如下
指定索引的移除其基本格式如下
db.collection.dropIndex(index) index指定要删除的索引可以通过索引名称或索引规范文档指定索引。若要删除文本索引请指定索引名称。 举例我们想删除 userid 升序的索引如下 删除所有索引其基本语法如下
db.collection.dropIndexes()
除了原本的 _id 不会被干掉其他创建的索引都会被删除如下 索引的使用
索引的使用主要分为以下两种形式
执行计划分析查询性能(Analyze Query Performance)通常使用执行计划解释计划、Explain Plan来查看查询的情况如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。通常我们想知道建立的索引是否有效效果如何都需要通过执行计划查看。
其基本语法格式如下
db.collection.find(query,options).explain(options)
为了能够展示更多的信息这里我采用了 shell 连接操作数据库的方式来查看更多信息 // state状态分析如下
COLLSCAN全表扫描
IXSCAN索引扫描
FETCH根据索引去检索指定document
SHARD_MERGE将各个分片返回数据进行merge
SORT表明在内存中进行了排序
LIMIT使用limit限制返回数
SKIP使用skip进行跳过
IDHACK针对_id进行查询
SHARDING_FILTER通过mongos对分片数据进行查询
COUNT利用db.coll.explain().count()之类进行count运算
COUNTSCANcount不使用Index进行count时的stage返回
COUNT_SCANcount使用了Index进行count时的stage返回
SUBPLA未使用到索引的$or查询的stage返回
TEXT使用全文索引进行查询时候的stage返回
PROJECTION限定返回字段时候stage的返回
对于普通查询我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引)
FetchIDHACK
Fetchixscan
LimitFetchixscan
PROJECTIONixscan
SHARDING_FITERixscan
COUNT_SCAN涵盖查询当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时MongoDB直接从索引返回结果而不扫描任何文档或将文档带入内存。这些覆盖的查询可以非常有效。 比如自己将集合中的列表数据增添一个索引为userid使用涵盖查询如下
