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作者:幻好
起源:恒生 LIGHT 云社区
MongoDB 索引
索引通常可能极大的进步查问的效率,如果没有索引,MongoDB 在读取数据时必须扫描汇合中的每个文件并选取那些合乎查问条件的记录。
这种扫描全汇合的查问效率是非常低的,特地在解决大量的数据时,查问能够要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是十分致命的。索引是非凡的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据汇合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种构造。
索引罕用操作
- 查看汇合索引
db.collection.getIndexes()
- 查看汇合索引大小
db.collection.totalIndexSize()
- 删除汇合所有索引
db.collection.dropIndexes()
- 删除汇合指定索引
db.collection.dropIndex("索引名称")
索引的类型
在 MongoDB 4.x 版本中反对以下类型的索引:
单字段索引
单键索引不会主动创立,是最一般的索引。通过给某一字段加索引,并依照指定规定进行排序。但实际上,在波及单字段索引的排序查问中,索引键的排序规定是无关紧要,因为 MongoDB 反对在任一方向上遍历索引。
db.collection.find({}).sort({key_name:-1}
)
db.collection.find({}).sort({key_name:1}
)
以后大多数数据库都反对双向遍历索引,这和存储构造无关 (如下图)。在 B-Tree 构造的叶子节点上,存储了索引键的值及其对应文档的地位信息,而每个叶子节点间则相似于双向链表,既能够从前往后遍历,也能够从后往前遍历。
复合索引
反对为多个字段创立索引,示例如下:
db.collection.createIndex({ name: -1,birthday: 1} )
须要留神的是 MongoDB 的复合索引具备前缀索引的特色,即如果你创立了索引 {a:1, b: 1, c: 1, d: 1}
,那么等价于在该汇合上还存在了以下三个索引,这三个隐式索引同样能够用于优化查问和排序操作:
{a: 1}
{a: 1, b: 1}
{a: 1, b: 1, c: 1}
所以应该尽量避免创立冗余的索引,冗余索引会导致额定的性能开销。即如果你创立了索引 {name: -1, birthday: 1}
,那么再创立 {name:-1}
索引,就属于冗余创立。
对于复合索引还须要留神它在排序上的限度,例如索引 {a:1, b:-1}
反对 {a:1, b:-1}
和 {a:-1, b:1}
模式的排序查问,但不反对 {a:- 1, b:-1}
或 {a:1, b:1}
的排序查问。即字段的排序规定要么与索引键的排序规定完全相同,要么齐全相同,此时能力进行双向遍历查找。
多键索引
如果索引蕴含类型为数组的字段,MongoDB 会主动为数组中的每个元素创立独自的索引条目,这就是多键索引。MongoDB 应用多键索引来优化查问存储在数组中的内容。创立示例如下:
db.collection.createIndex({ Hobby: 1} )
哈希索引
为了反对基于哈希分片,MongoDB 提供了哈希索引,通过对索引值进行哈希运算而后计算出所处的分片地位。语法如下:
db.collection.createIndex({ _id: "hashed"} )
采纳哈希运算失去的后果值会比拟扩散,所以哈希索引不能用于范畴查问,只能用于等值查问。
全文索引
MongoDB 反对全文本索引,用于对指定字段的内容进行全文检索。其创立语法如下:
db.<collection>.createIndex({ field: "text"} )
须要留神的是一个汇合最多能够有一个文本索引,但一个文本索引能够蕴含多个字段,语法如下:
db.<collection>.createIndex(
{
field0: "text",
field1: "text"
}
)
创立文本索引是一个十分低廉的操作,因为创立文本索引时须要对文本进行语义剖析和无效拆分,还须要将拆分后的关键词存储在内存中,这对设施的运算能力和存储空间都有十分高的要求,同时也会升高 MongoDB 的性能,所以须要审慎应用。
天文空间索引
为了反对对天文空间坐标数据的无效查问,MongoDB 提供了两个非凡索引:
- 应用平面几何的 2d 索引,次要用于立体地图数据 (如游戏地图数据)、间断工夫的数据;
- 应用球形几何的 2dsphere 索引,次要用于理论的球形地图数据。
这些数据通常是用于解决理论的天文查问,如左近的美食、查问范畴内所有商家等性能。其创立语法如下:
db.<collection>.createIndex( {
<location field> : "2d" ,
<additional field> : <value>
} )
db.collection.createIndex( {<location field> : "2dsphere"} )
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