Mongodb的索引

索引-Index

1 概述

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一组字段的值,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。
官网文档: https://docs.mongodb.com/manual/indexes/
MongoDB索引使用B树数据结构(确切的说是B-Tree,MySQL是B+Tree)

2 索引的类型

2.1 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。

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2.2 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 Index)。
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。

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2.3 其他索引

地理空间索引(Geospatial Index)、文本索引(Text Indexes)、哈希索引(Hashed Indexes)。
地理空间索引(Geospatial Index)
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 Indexes)
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。

3 索引的管理操作

3.1 索引的查看

说明:
返回一个集合中的所有索引的数组。
语法:
提示:该语法命令运行要求是 MongoDB 3.0+
【示例】
查看comment集合中所有的索引情况

> db.comment.getIndexes()
[ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" } ]

结果中显示的是默认 id 索引。
默认id索引:
MongoDB在创建集合的过程中,在 id 字段上创建一个唯一的索引,默认名字为 _id ,该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档,您不能在id字段上删除此索引。
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。

3.2 索引的创建

说明:
在集合上创建索引。
语法:

db.collection.getIndexes()

参数:

Parameter Type Description
keys document 包含字段和值对的文档,其中字段是索引键,值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引,请 指定值1;对于降序索引,请指定值-1。比如: {字段:1或-1} ,其中1 为指定按升序创建索引,如果你 想按降序来创建索引指定为 -1 即可。另外,MongoDB支持几种不同的索引类型,包括文本、地理空 间和哈希索引。
options document 可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。有关详细信息,请参见选项详情列表。

options(更多选项)列表:

Parameter Type Description
background Boolean 建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique Boolean 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name string 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一个索引名 称。
dropDups Boolean 3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse Boolean 对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为true的话,在索 引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds integer 指定一个以秒为单位的数值,完成 TTL设定,设定集合的生存时间。
v index version 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights document 索引权重值,数值在 1 到 99,999 之间,表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language string 对于文本索引,该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override string 对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 languag

提示:
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ,之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法,ensureIndex() 还能用,但只是 createIndex() 的别名。

【示例】
(1)单字段索引示例:对 userid 字段建立索引:

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

参数1:按升序创建索引
可以查看一下:

> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1
                },
                "name" : "userid_1"
        }
]
>

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(2)复合索引:对 userid 和 nickname 同时建立复合(Compound)索引:

> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1
                },
                "name" : "userid_1"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1,
                        "nickname" : -1
                },
                "name" : "userid_1_nickname_-1"
        }
]
>

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3.3 索引的移除

说明:可以移除指定的索引,或移除所有索引
一、指定索引的移除
语法:

db.collection.dropIndex(index)
arameter Type Description
index string or document 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。

【示例】
删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引:

> db.comment.dropIndex({userid:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }
> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1,
                        "nickname" : -1
                },
                "name" : "userid_1_nickname_-1"
        }
]
>

二、所有索引的移除
语法:

db.collection.dropIndexes()

【示例】
删除 spit 集合中所有索引。

> db.comment.dropIndexes()
{
        "nIndexesWas" : 2,
        "msg" : "non-_id indexes dropped for collection",
        "ok" : 1
}
> db.comment.getIndexes()
[ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" } ]
>

提示: _id 的字段的索引是无法删除的,只能删除非 _id 字段的索引。

4 索引的使用

4.1 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。
那么,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。
语法:

db.collection.find(query,options).explain(options)

插入测试数据

> db.auth("dalianpai","123456")
1
> db.comment.insertMany([{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上,健康很重要,一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水,冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, {"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水,冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭,影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明,刚烧开的水千万不能喝,因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}]);
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedIds" : [
                "1",
                "2",
                "3",
                "4",
                "5"
        ]
}
> db.comment.find()
{ "_id" : ObjectId("5f832d4e65e39f1344b00409"), "articleid" : "100000", "content" : "今天天气真好,阳光明媚", "userid" : "1001", "nickname" : "Rose", "createdatetime" : ISODate("2020-10-11T16:05:34.263Z"), "likenum" : 10, "state" : null }
{ "_id" : "1", "articleid" : "100001", "content" : "我们不应该把清晨浪费在手机上,健康很重要,一杯温水幸福你我他。", "userid" : "1002", "nickname" : "相忘于江湖", "createdatetime" : ISODate("2019-08-05T22:08:15.522Z"), "likenum" : 1000, "state" : "1" }
{ "_id" : "2", "articleid" : "100001", "content" : "我夏天空腹喝凉开水,冬天喝温开水", "userid" : "1005", "nickname" : "伊人憔悴", "createdatetime" : ISODate("2019-08-05T23:58:51.485Z"), "likenum" : 888, "state" : "1" }
{ "_id" : "3", "articleid" : "100001", "content" : "我一直喝凉开水,冬天夏天都喝。", "userid" : "1004", "nickname" : "杰克船长", "createdatetime" : ISODate("2019-08-06T01:05:06.321Z"), "likenum" : 666, "state" : "1" }
{ "_id" : "4", "articleid" : "100001", "content" : "专家说不能空腹吃饭,影响健康。", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒", "createdatetime" : ISODate("2019-08-06T08:18:35.288Z"), "likenum" : 2000, "state" : "1" }
{ "_id" : "5", "articleid" : "100001", "content" : "研究表明,刚烧开的水千万不能喝,因为烫嘴。", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒", "createdatetime" : ISODate("2019-08-06T11:01:02.521Z"), "likenum" : 300, "state" : "1" }

【示例】
查看根据userid查询数据的情况:

> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "queryHash" : "37A12FC3",
                "planCacheKey" : "37A12FC3",
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "COLLSCAN",
                        "filter" : {
                                "userid" : {
                                        "$eq" : "1003"
                                }
                        },
                        "direction" : "forward"
                },
                "rejectedPlans" : [ ]
        },
        "serverInfo" : {
                "host" : "3a27b7789865",
                "port" : 27017,
                "version" : "4.4.1",
                "gitVersion" : "ad91a93a5a31e175f5cbf8c69561e788bbc55ce1"
        },
        "ok" : 1
}
>

关键点看: "stage" : "COLLSCAN", 表示全集合扫描

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下面对userid建立索引

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

再次查看执行计划:

> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "queryHash" : "37A12FC3",
                "planCacheKey" : "7FDF74EC",
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",
                                "keyPattern" : {
                                        "userid" : 1
                                },
                                "indexName" : "userid_1",
                                "isMultiKey" : false,
                                "multiKeyPaths" : {
                                        "userid" : [ ]
                                },
                                "isUnique" : false,
                                "isSparse" : false,
                                "isPartial" : false,
                                "indexVersion" : 2,
                                "direction" : "forward",
                                "indexBounds" : {
                                        "userid" : [
                                                "[\"1003\", \"1003\"]"
                                        ]
                                }
                        }
                },
                "rejectedPlans" : [ ]
        },
        "serverInfo" : {
                "host" : "3a27b7789865",
                "port" : 27017,
                "version" : "4.4.1",
                "gitVersion" : "ad91a93a5a31e175f5cbf8c69561e788bbc55ce1"
        },
        "ok" : 1
}
>

关键点看: "stage" : "IXSCAN" ,基于索引的扫描
compass查看:

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4.2 涵盖的查询

Covered Queries
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。

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> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0})
{ "userid" : "1003" }
{ "userid" : "1003" }
> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "queryHash" : "8177476D",
                "planCacheKey" : "B632EADC",
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "PROJECTION_COVERED",
                        "transformBy" : {
                                "userid" : 1,
                                "_id" : 0
                        },
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",
                                "keyPattern" : {
                                        "userid" : 1
                                },
                                "indexName" : "userid_1",
                                "isMultiKey" : false,
                                "multiKeyPaths" : {
                                        "userid" : [ ]
                                },
                                "isUnique" : false,
                                "isSparse" : false,
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>

Compass中:

image-20201012005819780

posted @ 2020-10-12 01:08  天宇轩-王  阅读(439)  评论(0编辑  收藏  举报