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MongoDB Recipes：Indexs

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导读：本篇文章讲解 MongoDB Recipes：Indexs，希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com

索引用于提高查询的性能。 如果没有索引，MongoDB必须搜索整个集合以选择与查询语句匹配的那些文档。 因此，为了加快查询速度，MongoDB使用索引来限制它必须扫描的文档数。

索引是一种特殊的数据结构，以易于转换的格式存储集合数据集中的一小部分。索引存储一组按字段值排序的字段，此排序有助于提高相等匹配和基于范围的查询操作的性能。
在这里插入图片描述

MongoDB在集合级别定义索引，并且可以在文档的任何字段上创建索引。默认情况下，MongoDB为_id字段创建索引。

一，使用索引

1，创建索引

方法：db.collection.createIndex(）

> db.employee.insert({empId:1,empName:"John",state:"KA",country:"India"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.employee.insert({empId:2,empName:"Smith",state:"CA",country:"US"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.employee.insert({empId:3,empName:"James",state:"FL",country:"US"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.employee.insert({empId:4,empName:"Josh",state:"TN",country:"India"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.employee.insert({empId:5,empName:"Joshi",state:"HYD",country:"India"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

示例：在empId字段创建单字段索引

> db.employee.createIndex({empId:1})
{
 "createdCollectionAutomatically" : false,
 "numIndexesBefore" : 1,
 "numIndexesAfter" : 2,
 "ok" : 1
}
  • 在此，参数值“ 1”指示将以升序存储empId字段值。

示例：创建复合索引

> db.employee.createIndex({empId:1,empName:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 2,
        "numIndexesAfter" : 3,
        "ok" : 1
}

2，查询索引

方法：db.collection.getIndexes()
示例：查询索引列表

> db.employee.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "test.employee"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "empId" : 1
                },
                "name" : "empId_1",
                "ns" : "test.employee"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "empId" : 1,
                        "empName" : 1
                },
                "name" : "empId_1_empName_1",
                "ns" : "test.employee"
        }
]

3，删除索引

方法：db.employee.dropIndexes()
示例：删除复合索引

> db.employee.dropIndex({empId:1,empName:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }

示例：删除所有索引

> db.employee.dropIndexes()
{
        "nIndexesWas" : 2,
        "msg" : "non-_id indexes dropped for collection",
        "ok" : 1
}
  • 不能删除默认的)_id索引

二，索引类型

在这里插入图片描述

1，Multikey Index

多键索引对含有数组值的字段很有用，它可以为数组中的每一个元素创建索引。

db.employeeproject.insert({empId:1001,empName:"John",projects:["Hadoop","MongoDB"]})
db.employeeproject.insert({empId:1002,empName:"James",projects:["MongoDB","Spark"]})

示例：对projects字段创建索引

> db.employeeproject.createIndex({projects:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
  • 不能创建复合多键索引

2，Text Indexes

MongoDB提供文本索引以支持对字符串内容的文本搜索查询。可以在以字符串或字符串元素数组作为其值的字段上创建文本索引。

> db.post.insert({
...  "post_text": "Happy Learning",
...  "tags": [
...  "mongodb",
...  "10gen"
...  ]
... })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

示例，对post_text字段创建文本索引

> db.post.createIndex({post_text:"text"})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

示例：使用文本索引进行查询

> db.post.find({$text:{$search:"Happy"}})
{ "_id" : ObjectId("5f696fe39dc47b216b82fb2a"), "post_text" : "Happy Learning", "tags" : [ "mongodb", "10gen" ] }

3，Hashed Indexes

索引的大小可以借助哈希索引来减小。 哈希索引存储索引字段值的哈希值。 哈希索引支持使用哈希分片键进行分片。 在基于哈希索引的分片中，字段的哈希索引用作分片键，以跨分片群集对数据进行分区。

  • 哈希索引不支持多键索引。
db.user.insert({userId:1,userName:"John"})
db.user.insert({userId:2,userName:"James"})
db.user.insert({userId:3,userName:"Jack"})

示例：对userId字段创建哈希索引

> db.user.createIndex( { userId: "hashed" } )
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

3，2dsphereIndexes

2dsphere索引支持所有MongoDB地理空间查询。

db.schools.insert( { name: "St.John's School", location: { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] }, } );
db.schools.insert( { name: "St.Joseph's School", location: { type: "Point", coordinates: [ -73.9928, 40.7193 ] }, } );
db.schools.insert( { name: "St.Thomas School", location: { type: "Point", coordinates: [ -73.9375, 40.8303 ] }, } );
  • 插入了三个geojson点的数据

示例：创建2dsphere索引

> db.schools.createIndex( { location : "2dsphere" } )
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

示例：使用$near返回距指定点至少500m至多1500m的坐标点

> db.schools.find({location:{$near:{$geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.9667, 40.78 ] },$minDistance: 500,$maxDistance: 1500}}})
{ "_id" : ObjectId("5f69bad89dc47b216b82fb2e"), "name" : "St.John's School", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.97, 40.77 ] } }

三，索引的属性

索引也可以具有属性。 索引属性定义了运行时索引字段的某些特征和行为。 例如，唯一索引可确保索引字段不支持重复项。

1，TTL Indexes

生存时间索引TTL Indexes是单字段索引，用于在一定时间后从集合中删除文档。 数据到期对于某些类型的信息（例如日志，机器生成的数据等）很有用。

db.credit.insert({credit:16})
db.credit.insert({credit:18})
db.credit.insert({credit:12})

示例：在credit字段创建索引

> db.credit.createIndex( { credit: 1 }, { expireAfterSeconds:35 } )
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

2，Unique Indexes

确保索引Unique Indexes字段不包含任何重复值。 默认情况下，MongoDB在_id字段上创建一个唯一索引。

db.student.insert({_id:1,studid:101,studname:"John"})
db.student.insert({_id:2,studid:102,studname:"Jack"})
db.student.insert({_id:3,studid:103,studname:"James"})

示例：在studId字段创建唯一索引

> db.student.createIndex({"studid":1}, {unique:true})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

当再想插入包含stuid:101的文档就会报错：

> db.student.insert([{_id:1,studid:101,studname:"John"}])
BulkWriteResult({
        "writeErrors" : [
                {
                        "index" : 0,
                        "code" : 11000,
                        "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.student index: _id_ dup key: { _id: 1.0 }",
                        "op" : {
                                "_id" : 1,
                                "studid" : 101,
                                "studname" : "John"
                        }
                }
        ],
        "writeConcernErrors" : [ ],
        "nInserted" : 0,
        "nUpserted" : 0,
        "nMatched" : 0,
        "nModified" : 0,
        "nRemoved" : 0,
        "upserted" : [ ]
})

3，Partial Indexes

要索引集合中满足特定过滤条件的文档时，部分索引Partial Indexes很有用。 可以使用任何运算符指定过滤条件。 例如，db.person.find({age：{$ gt：15}})可用于在person集合中查找具有大于15的年龄的文档。 部分索引可降低存储要求和性能成本，因为它们仅存储文档的一部分。

使用partialFilterExpression选项创建部分索引，它接受如下过滤器：

  • equality expressions (i.e., field: value or using the $eq operator)
  • $exists: true expression
  • $gt, $gte, $lt, and $lte expressions
  • $type expressions
  • $and operator at the top level only
db.person.insert({personName:"John",age:16})
db.person.insert({personName:"James",age:15})
db.person.insert({personName:"John",hobbies:["sports","music"]})

示例：创建age大于15的部分索引

> db.person.createIndex( { age: 1},{partialFilterExpression: {
... age: { $gt: 15 }}})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

> db.person.find( { age: { $gt: 15 } } )
{ "_id" : ObjectId("5f69c2bd9dc47b216b82fb34"), "personName" : "John", "age" : 16 }

4，Sparse Indexes

稀疏索引Sparse Indexes仅存储具有索引字段的文档的条目，即使它包含空值也是如此。 稀疏索引将跳过所有没有索引字段的文档。 该索引被认为是稀疏的，因为它不包括集合的所有文档。

db.person.insert({personName:"John",age:16})
db.person.insert({personName:"James",age:15})
db.person.insert({personName:"John",hobbies:["sports","mus
ic"]})

示例：在age字段创建稀疏索引

>  db.person.createIndex( { age: 1 }, { sparse: true } )
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

示例：使用hint()指明使用指定索引字段的文档

> db.person.find().hint( { age: 1 } ).count()
2

示例：使用count()对查询结果进行统计

> db.person.find().count();
3

四，索引策略

我们必须遵循不同的策略来为我们的需求创建正确的索引。

最好的索引策略需要由不同的因素来定义，包括：

  • 执行查询的类型
  • 读写的数据流量
  • 可用内存

the different indexing strategies：
在这里插入图片描述

1，Create an Index to Support Your Queries

创建正确的索引以支持查询可提高查询性能。

如果所有查询都使用相同的单个键来检索文档，则创建一个单字段索引。

如果所有查询都使用相同的单个键来检索文档，则创建一个单字段索引。

如果所有查询都使用多个关键字（多个过滤条件）来检索文档，则创建一个多字段复合索引。

> db.employee.createIndex({empId:1,empName:1})

2，Using an Index to Sort the Query Results

排序操作可使用索引以获得更好的性能。 索引根据索引中的顺序获取文档来确定排序顺序。 可以在以下情况下进行排序：

  • 使用单字段索引排序
  • 使用多字段索引排序

1，Sorting with a Single-Field Index

索引支持升序与降序排序。

> db.employee.createIndex({empId:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}

示例：查询所有文档

> db.employee.find()
{ "_id" : ObjectId("5f6967bc9dc47b216b82fb23"), "empId" : 1, "empName" : "John", "state" : "KA", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967c79dc47b216b82fb24"), "empId" : 2, "empName" : "Smith", "state" : "CA", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967cc9dc47b216b82fb25"), "empId" : 3, "empName" : "James", "state" : "FL", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d29dc47b216b82fb26"), "empId" : 4, "empName" : "Josh", "state" : "TN", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d79dc47b216b82fb27"), "empId" : 5, "empName" : "Joshi", "state" : "HYD", "country" : "India" }
  • 默认_id升序

示例：empId降序

> db.employee.find().sort({empId:-1})
{ "_id" : ObjectId("5f6967d79dc47b216b82fb27"), "empId" : 5, "empName" : "Joshi", "state" : "HYD", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d29dc47b216b82fb26"), "empId" : 4, "empName" : "Josh", "state" : "TN", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967cc9dc47b216b82fb25"), "empId" : 3, "empName" : "James", "state" : "FL", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967c79dc47b216b82fb24"), "empId" : 2, "empName" : "Smith", "state" : "CA", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967bc9dc47b216b82fb23"), "empId" : 1, "empName" : "John", "state" : "KA", "country" : "India" }

示例：empId升序

> db.employee.find().sort({empId:1})
{ "_id" : ObjectId("5f6967bc9dc47b216b82fb23"), "empId" : 1, "empName" : "John", "state" : "KA", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967c79dc47b216b82fb24"), "empId" : 2, "empName" : "Smith", "state" : "CA", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967cc9dc47b216b82fb25"), "empId" : 3, "empName" : "James", "state" : "FL", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d29dc47b216b82fb26"), "empId" : 4, "empName" : "Josh", "state" : "TN", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d79dc47b216b82fb27"), "empId" : 5, "empName" : "Joshi", "state" : "HYD", "country" : "India" }

2，Sorting on Multiple Fields

> db.employee.createIndex({empId:1,empName:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 2,
        "numIndexesAfter" : 3,
        "ok" : 1
}

示例：多字段索引排序

> db.employee.find().sort({empId:1,empName:1})
{ "_id" : ObjectId("5f6967bc9dc47b216b82fb23"), "empId" : 1, "empName" : "John", "state" : "KA", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967c79dc47b216b82fb24"), "empId" : 2, "empName" : "Smith", "state" : "CA", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967cc9dc47b216b82fb25"), "empId" : 3, "empName" : "James", "state" : "FL", "country" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d29dc47b216b82fb26"), "empId" : 4, "empName" : "Josh", "state" : "TN", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d79dc47b216b82fb27"), "empId" : 5, "empName" : "Joshi", "state" : "HYD", "country" : "India" }

3，Index to Hold Recent Values in Memory

当使用多个集合时，我们必须考虑所有集合上索引的大小，并确保索引适合内存，以避免系统从磁盘读取索引。 使用以下查询检查任何集合的索引大小：

> db.employee.totalIndexSize()
77824

4，Create Queries to Ensure Selectivity

任何查询使用创建的索引来缩小结果范围的能力称为选择性。 编写查询来限制带有索引字段的可能文档的数量，以及相对于索引数据适当选择的查询，可以确保选择性。

示例：扫描所有文档查询empId值大于1的文档

> db.employee.find({empId:{$gt:1}, country:"India"})
{ "_id" : ObjectId("5f6967d29dc47b216b82fb26"), "empId" : 4, "empName" : "Josh", "state" : "TN", "country" : "India" }
{ "_id" : ObjectId("5f6967d79dc47b216b82fb27"), "empId" : 5, "empName" : "Joshi", "state" : "HYD", "country" : "India" }

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