Mongodb的索引--学习笔记（未完）
全文索引
建立方法：
--在articles集合的key字段上创建全文索引
db.articles.ensureIndex({key:"text"})
--在articles集合的key_1,key_2字段上创建全文索引
db.articles.ensuereIndex({key_1:"text",key_2:"text"})
--在articles集合的所有字段上创建全文索引
db.articles.ensuereIndex({"$**":"text"})
--在articles集合中的article字段上创建全文索引
> db.articles.ensureIndex({"article":"text"});
{
"createdCollectionAutomatically" : true,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
>
--插入演示数据
db.articles.insert({"article":"aa bb"})
db.articles.insert({"article":"aa bb cc "})
db.articles.insert({"article":"aa bb cc dd"})
db.articles.insert({"article":"aa bb cc rr"})
使用全文索引查询
--查询包含aa 或 bb 或 cc的文档
db.articles.find({$text:{$search:"aa bb cc"}})
--查询包含aa 或 bb 但不包含 cc的文档
db.articles.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}})
--查询包含aa 、bb 且包含cc的文档
db.articles.find({$text:{$search:"\"aa\" \"bb\" \"cc\""}})
全文索引的相似度
$meta操作符：{score:{$meta:"textScore"}}
写在查询条件后面可以返回查询结果的相似度
经常与sort一起使用
--查询含有"aa bb"字段的文本,并返回查询结果的相似度
> db.articles.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}});
{ "_id" : ObjectId("5798ad223206da9bc38b2370"), "article" : "aa bb cc dd", "score" : 1.25 }
{ "_id" : ObjectId("5798ad293206da9bc38b2371"), "article" : "aa bb cc rr", "score" : 1.25 }
{ "_id" : ObjectId("5798ad1b3206da9bc38b236f"), "article" : "aa bb cc ", "score" : 1.3333333333333333 }
{ "_id" : ObjectId("5798ad143206da9bc38b236e"), "article" : "aa bb", "score" : 1.5 }
{ "_id" : ObjectId("5798ae383206da9bc38b2372"), "article" : "aa", "score" : 1.1 }
--根据相似度排序
> db.articles.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}});
{ "_id" : ObjectId("5798ad143206da9bc38b236e"), "article" : "aa bb", "score" : 1.5 }
{ "_id" : ObjectId("5798ad1b3206da9bc38b236f"), "article" : "aa bb cc ", "score" : 1.3333333333333333 }
{ "_id" : ObjectId("5798ad223206da9bc38b2370"), "article" : "aa bb cc dd", "score" : 1.25 }
{ "_id" : ObjectId("5798ad293206da9bc38b2371"), "article" : "aa bb cc rr", "score" : 1.25 }
{ "_id" : ObjectId("5798ae383206da9bc38b2372"), "article" : "aa", "score" : 1.1 }
>
全文索引使用的限制（版本2.6.5）
1.每次查询，只能指定一个$text查询（一个集合只能创建一个全文索引）
2.$text查询不能出现在$nor查询中
3.查询中如果包含$text,hint不在起作用
4.当前Mongodb的全文索引还不支持中文
索引属性
创建索引的格式：
db.collection.ensureIndex({indexValue},{indexProperty})
其中indexProperty比较重要的有：
1.名字，name指定：
db.collection.ensureIndex({},{name:""})
2.唯一性,unique指定：
db.collection.ensureIndex({},{unique:true/false})
3.稀疏性,sparse指定
稀疏性指是否为文档中不存在的字段创建索引
db.collection.ensureIndex({},{sparse:true/false})
4.是否定时删除，expireAfterSeconds指定：
TTL 过期索引
地理位置索引
地理位置索引 将一些点的位置存储到Mongodb中，创建索引后，可以按照位置来 查找其他点 子分类 2d索引：用于存储和查找平面上的点 2dsphere索引：用于存储和查找球面上的点 查找方式 1.查找距离某个点一定距离内的点 2.查找包含在某区域内的点 2d索引详解 1.创建索引方式 db.collection.ensureIndex({w:"2d"}) 2.位置表示方式 经纬度[经度，纬度] 3.取值范围 经度[-180,180] 纬度[-90,90] 4.插入位置数据 >db.location.insert({w:[1,1]}) >db.location.insert({w:[1,2]}) >db.location.insert({w:[5,6]}) >db.location.insert({w:[200,1]}) #Mongodb会直接报错，经度超出范围 >db.location.insert({w:[180,100]}) #纬度超出范围，Mongodb并没有报错，但是后期查询会出现不可预知的错误。 >db.location.insert({w:[79,76]}) 5.查询方式 $near查询 查询距离某个点的最近点 >db.location.find({w:{$near:[1,1]}}) #默认返回100个 --可通过$maxDistance来限制查找的最远距离 >db.location.find({w:{$near:[1,1],$maxDistance:10}}) #限制查找最远距离为10 $geoWithin查询 查询某个形状内的点 形状有三种表示方式 1)$box：矩形,使用{$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}表示，内部是两个坐标，第一个代表左边界，第二个代表右边界。 >db.collection.find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}}) 2)$center:圆形，使用{$center:[[<x1>,<y1>],r]}表示，内部是圆心位置和半径。 >db.collection.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],5]}}}) 3)$polygon:多边形，使用{$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}表示，内部是坐标点，坐标点围成一个多边形。 >db.collection.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1]]}}}) geoNear查询 是对$near查询的补充 db.runCommand({ getNear:<collection>, near:[x,y], minDistance:(对2d索引无效) maxDistance: num: })
