MongoDB实践三（索引）

索引
  1. 创建索引
    1. db.<collection>.createIndex(<keys>,<options>)
      1. db.accountsWithIndex.createIndex({name:1}) //单键索引
      2. db.accountsWithIndex.createIndex({name:1,balance:-1}) //复合索引
      3. db.accountsWithIndex.createIndex({currency:1}) //多键索引
      4. db.persons.createIndex({name:1},{partialFilterExpression:{age: {$gt:25}}}) //部分索引
        1. 部分索引只为集合中那些满足指定的筛选条件的文档创建索引。 如果你指定的partialfilterexpression和唯一约束、那么唯一性约束只适用于满足筛选条件的文档。 具有唯一约束的部分索引不会阻止不符合唯一约束且不符合过滤条件的文档的插入。
      5. 1/正向排序、-1/逆向排序
  2. 查看索引
    1. db.accountsWithIndex.getIndexes();
  3. 查看索引效果
    1. db.accountsWithIndex.find().explain();
      1. > db.accountsWithIndex.explain().find({name:"bob"});
    1. queryPlanner: 列出查询命令执行细节
      1. queryPlanner.winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。
      2. queryPlanner: queryPlanner的返回
  •     queryPlanner.namespace:该值返回的是该query所查询的表
  •     queryPlanner.indexFilterSet:针对该query是否有indexfilter
  •     queryPlanner.winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。
  •     queryPlanner.winningPlan.stage:最优执行计划的stage，这里返回是FETCH，可以理解为通过返回的index位置去检索具体的文档（stage有数个模式，将在后文中进行详解）。
  •     queryPlanner.winningPlan.inputStage:用来描述子stage，并且为其父stage提供文档和索引关键字。
  •     queryPlanner.winningPlan.stage的child stage，此处是IXSCAN，表示进行的是index scanning。
  •     queryPlanner.winningPlan.keyPattern:所扫描的index内容，此处是did:1,status:1,modify_time: -1与scid : 1
  •     queryPlanner.winningPlan.indexName：winning plan所选用的index。
  •     queryPlanner.winningPlan.isMultiKey是否是Multikey，此处返回是false，如果索引建立在array上，此处将是true。
  •     queryPlanner.winningPlan.direction：此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort({modify_time:-1})将显示backward。
  •     queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey]，这主要是直接定位到mongodb的chunck中去查找数据，加快数据读取。
  •     queryPlanner.rejectedPlans：其他执行计划（非最优而被查询优化器reject的）的详细返回，其中具体信息与winningPlan的返回中意义相同，故不在此赘述。
    1. stage 模式
  • COLLSCAN：全表扫描
    •     IXSCAN：索引扫描
    •     FETCH：根据索引去检索指定document
    •     SHARD_MERGE：将各个分片返回数据进行merge
    •     SORT：表明在内存中进行了排序
    •     LIMIT：使用limit限制返回数
    •     SKIP：使用skip进行跳过
    •     IDHACK：针对_id进行查询
    •     SHARDING_FILTER：通过mongos对分片数据进行查询
    •     COUNT：利用db.coll.explain().count()之类进行count运算
    •     COUNTSCAN：count不使用Index进行count时的stage返回
    •     COUNT_SCAN：count使用了Index进行count时的stage返回
    •     SUBPLA：未使用到索引的$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
    • PROJECTION_COVERED ：覆盖索引查询，可以直接从索引取值。
    •     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)：不在这里面的即查询垃圾
    •     Fetch+IDHACK
    •     Fetch+ixscan
    •     Limit+（Fetch+ixscan）
    •     PROJECTION+ixscan
    •     SHARDING_FITER+ixscan
    •     COUNT_SCAN
    •     不希望看到包含如下的stage：
    • COLLSCAN(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)
 
      1. 可以分析aggregate(),count(),,distinct(),find(),group(),remove(),update(),remove();
      2. db.accountsWithIndex.explain().find({name:"bob"});
  • 删除索引
    1. db.collection.dropIndex() 如果需要更改某些字段上已经创建的索引只能先删除后创建，否则新索引不会包含原有文档。
      1. db.accountsWithIndex.dropIndex("name_1") OR db.accountsWithIndex.dropIndex({"name":1,"balance":-1})
 
  1. <options> 文档定义了创建索引时可以使用的一些参数，也可以设定索引的特性
    1. 索引的唯一性 （唯一键）
      1. db.accountsWithIndex.createIndex({balance:1},{unique:true})
    2. 索引的稀疏性 （只将包含索引字段的文档加入到索引中（即使索引键字段值为null））
      1. db.accountsWithIndex.createIndex({balance:1},{sparse:true})
      2. 如果同一个索引既具有唯一性，又具有稀疏性，就可以保存*多篇*缺失索引键值的文档。
      3. 复合键索引也可以具有稀疏性，在这种情况下，只有在缺失复合键所包含的所有字段，文档才不会被加入到索引中。
    3. 索引的生存时间
      1. 针对日期字段，或者包含日期元素的数组字段，可以使用设定了生存时间的索引，来自动删除字段值超过生存时间的文档。
      2. db.accountsWithIndex.createIndex({lastAccess:1},{expireAfterSeconds:20})
      3. 复合键索引*不具备生存时间特性
      4. 当索引键是包含日期元素的数组字段时，数组中*最小*的日期将被用来计算文档是否已经过期。
      5. 数据库使用一个后台线程来检测和删除过期的文档，删除操作可能有一定的延迟
 

posted @ 2021-03-03 13:59  year12  阅读(66)  评论(0)  编辑  收藏  举报