MongoDB索引

2020-09-23 11:15:54 浏览数 (1)

MongoDB索引

  • 优点:索引建的好,可以提高查询效率几个数量级
  • 缺点:索引建的越多,在插入,更新,删除的时候产生额外开销越大。

使用上的限制

  • 索引不能被以下的查询使用: 1.正则表达式及非操作符,如 nin, not, 等。 2.算术运算符,如

MongoDB索引分类

  • _id默认的单字段唯一索引
  • 单字段索引:建立在集合单一字段上的索引
  • 复合索引:建立在集合多个字段上的索引
  • Multikey索引:如果一个字段是一个数组,在这个字段上面创建索引。Mongodb会自己决定,是否要把这个索引建成Multikey Index。
  • 地理空间索引:基于坐标平面查找的索引(使用场景较为特殊,暂不探讨)
  • 文本索引:支持文档内的字符串查找
  • hash索引:Hash索引对key进行hash计算然后创建索引,该索引只支持等于查询,不支持区间查询。

单字段索引

创建索引的api,3.0之后使用createIndex,ensureIndex已经废弃 * 对于单字段索引,排序的顺序是升序还是降序无关紧要

文档字段索引
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db.records.createIndex( { userid: 1 } )
//下列查询语句可以使用到该索引
db.records.find( { userid: 2 } )
db.records.find( { userid: { $gt: 10 } } )
子文档字段索引
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db.people.createIndex( { "address.zipcode": 1 } )
子文档索引
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//示例数据
{
    _id: ObjectId(...),
    metro: {
        city: "New York",
        state: "NY"
    },
    name: "Giant Factory"
}
//创建索引
db.factories.createIndex( { metro: 1 } )
//下列查询会用到该索引
db.factories.find( { metro: { city: "New York", state: "NY" } } )
//该查询不会用到子文档索引,因为子文档字段顺序不匹配
db.factories.find( { metro: { state: "NY", city: "New York" } } )

复合索引

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//创建复合索引
db.events.createIndex( { "username" : 1, "date" : -1 } )
//下面2个查询将使用上面的索引(一升一降)
db.events.find().sort( { username: 1, date: -1 } )
db.events.find().sort( { username: -1, date: 1 } )
//下面这个查询将使用不到上面的索引
db.events.find().sort( { username: 1, date: 1 } )
  • 如果选择了如何复合索引,实际上可以支持三种查询 { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }
    1. { "item": 1}
    2. { "item": 1, "location": 1}
    3. { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }

MultiKey索引

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//创建MultiKey索引
db.inventory.createIndex( { ratings: 1 } )
//精确匹配查找ratings数组为5,9
db.inventory.find( { ratings: [ 5, 9 ] } )
//找到数据:
{ _id : 5, type : "food" , item : "bbb" ,ratings : [ 5 , 9 ] }

文本索引

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//在comments字段上建立文本索引
db.reviews.createIndex( { comments: "text" } )
//在subject和comments字段上建立文本索引
db.reviews.createIndex(
    {
    subject: "text",
    comments: "text"
    }
)
//在文档内所有字符串类型的字段上建立文本索引
db.collection.createIndex( { "$**": "text" } )

哈希索引

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//在字段a上建立hash索引
db.active.createIndex( { a: "hashed" } )

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