什么是索引

索引是一种用来不便查问数据的 数据结构

B Tree就是一种罕用的数据库索引数据结构，MongoDB采纳 B 树做索引，索引创立在colletions 上。

咱们能够在这个网站上直观的看到索引的成果

https://www.cs.usfca.edu/~gal...

除了 B 树，均衡二叉树、红黑数、B + 树都能够用来做索引

mongodb 应用索引和不应用索引

  • MongoDB不应用索引的查问的时候，会先扫描所有的文档，再匹配符合条件的文档。
  • 应用索引的查问，会通过索引找到文档，应用索引可能极大的晋升查问效率

mongodb 中的索引

mongodb 中的索引与多种索引类型，梳理一下看看成果

索引类型形容demo
单字段索引在某一个特定的字段上建设索引
mongoDB 在 ID 上建设了惟一的单键索引，所以常常会应用 id 来进行查问；
在索引字段上进行准确匹配、排序以及范畴查找都会应用此索引；		创立一个倒序的索引
db.users. createIndex({age:-1});
复合索引在多个特定的属性上建设索引<br/>复合索引键的排序程序,能够确定该索引是否能够反对排序操作；<br/>在索引字段上进行准确匹配、排序以及范畴查找都会应用此索引,但与索引的程序<br/>无关；<br/>为了性能思考,应删除存在与第一个键雷同的单键索引db.users. createIndex({username:1,age:-1,country:1})
多键索引在数组的属性上建设索引<br/>针对这个数组的任意值的查问都会定位到这个文档,既多个索引入口或者键值援用<br/>同一个文档db.users.createIndex({favorites.city:1})
空间索引2 种平面几何的 2d 索引，球面几何的2dsphere索引 见后文详解<br/>文本索引 反对在汇合中搜寻字符串内容db.reviews.createIndex( { comments: "text" } )
Hash索引不同于传统的B-树索引,哈希索引应用hash函数来创立索引<br/>在索引字段上进行准确匹配,但不反对范畴查问,不反对多键hash；<br/>Hash索引上的入口是均匀分布的,在分片汇合中十分有用db.users.createIndex({username : 'hashed'})

如何应用索引

MongoDB 应用 createIndex() 办法来创立索引，createIndex() 办法根本语法格局是这样的

db.汇合名.createIndex(keys, options)

  • key

    文档类型值为要创立的索引字段，1为指定按升序创立索引，-按降序来创立索引指定为-1。

  • options

文档类型值 MongoDB 中提供了丰盛的属性，比方 background，是否后盾构建索引,

数据量太大时构建索引耗费工夫长，为了不影响业务，能够加上此参数

后盾运行同时还会为其余读写操作让路

  • name

自定义索引名字

mongodb 的索引属性

惟一索引

可确保索引字段不会存储反复值

MongoDB默认在创立汇合时会在_id字段上创立惟一索引，例如

db.collection.createIndex(  {id:1},  {unique:true})

局部索引

仅索引汇合中合乎指定过滤器表达式的文档

较低的存储需要，索引创立和保护的老本变小，例如

db.restaurants.createIndex(  { cuisine: 1, name: 1 },   {    partialFilterExpression:{      rating:{      $gt: 5      }    }  })

稠密索引

仅索引蕴含具备索引字段的文档，哪怕索引字段蕴含空值，例如

db.addresses.createIndex(  { "xmpp_id": 1 },  { sparse: true })

TLL索引

非凡的单字段索引，在肯定工夫后或在特定工夫主动从汇合中删除文档

这对于日志和会话类的信息很有用。

db.eventlog.createIndex(    {"lastModifiedDate":1},   {expireAfterSeconds:3600 } )

不辨别大小写

例如

db.fruit.createIndex(  { type: 1},  {    collation:{      locale:'en',      strength:2      }     })

如何治理索引

创立索引

db.汇合名.createIndex()

查看索引

db.汇合名.getIndexes()db.汇合名.totalIndexSize()

更新索引

db.汇合名.reIndex()

删除索引

db.汇合名.dropIndex()db.汇合名.dropIndexes()

单字段索引

图片来源于 mongodb 官网

MongoDB 为文档汇合中的任何字段上的索引提供了残缺的反对

默认状况下，所有汇合在_id字段上都有一个索引，应用程序和用户能够增加额定的索引来反对重要的查问和操作

复合索引

MongoDB 反对复合索引，其中单个索引构造保留对汇合文档中多个字段的援用。

图中能够看到应用了 userid 和 score 的援用， userid 是升序，score 是倒序

在官网上咱们能够看到 mongodb 的每一种索引类型的图解

https://docs.mongodb.com/manu...

  • 单字段索引
  • 合乎索引
  • 多键索引

多键索引，或能够称为数组索引

文档的多个待索引字段是数组，不能创立两个多键值字段的复合索引，复合索引只能蕴含一个字段是多键索引。

MongoDB是文档型数据库，两个字段为数组，这个状况是能够产生扭转的，比方其中一个为数组，另一个不是数组。

  • 文本索引
  • 通配符索引

MongoDB 反对动静的文档构造，通过通配符索引应用程序能够查问当时未知字段

例如能够这样创立索引

{ "userMetadata" : { "likes" : [ "pigs", "cats" ] } }{ "userMetadata" : { "dislikes" : "pickles" } }{ "userMetadata" : { "age" : 100 } }

能够 通过$**来匹配某个字段前面未知的字段

db.userData.createIndex( { "xxx.$**" : 1 } )
  • 二维空间

MongoDB中有两种二维立体索引：2d、geoHaystack。

1、2d，对在二维立体上坐标点为存储的数据应用索引，是2.2版本中的坐标对。

2、GeyHaystack索引是一个非凡的索引，该索引被优化以在较小的区域上返回结

3、GeHaystack索引进步了应用立体几何图形的查问的性能

例如

立体的坐标咱们能够这样来示意

// 数组模式location: [-43.856077, 21.848447] // 内嵌文档模式，第一个为经度，第二个为纬度，疏忽字段名location: { field1: -63, field2: 31,6 }

空间索引总是稠密的，并且疏忽稠密选项，仅反对简略的二进制比拟

  • hash 索引等等

Hash索引通过索引字段值的散列来保护索引数据，应用哈希函数来计算索引字段值的哈希，

次要应用在分片键上。须要留神的点：

1、反对任意单字段的Hash索引，不能创立多键的Hash索引

2、Hash值会产生碰撞，Hash索引不能设定为惟一束缚

3、反对相等查问，不反对范畴查问

4、创立hash索引的字段也能够创立其余索引

5、hashed索引不反对不能转换为64位整数的浮点值，大于2的53次方的浮点值

// 创立一个hash索引db.汇合名.createIndex( { field: "hashed" } )

写在最初

最初梳理一下 应用 mongodb 的注意事项：

  • 对应用程序的查问要有粗浅的了解

确定将要运行的查问的类型，以便能够构建援用这些字段的索引

  • 通过索引来进步查问效率

当索引蕴含该查问扫描的所有字段时，该索引就反对该查问

  • 通过索引对查问后果进行排序

为了反对无效的查问，在指定索引字段的程序和排序程序工夫

  • 确保索引有足够的内存

内存无限的状况下，MongoDB 通过保留最近的值来淘汰老值，mongodb 的索引还是很耗费内存的

  • 应用可能笼罩索引的查问

查问应用索引放大后果范畴，能够限度可能检索的文档数量

总的来说，咱们学习还是从官网动手

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