本文介绍了MongoDB中索引的基本概念、创建方法及其对查询性能的影响。包括索引的优势与代价、索引覆盖查询的概念、如何创建不同类型的索引及其实例演示。
MongoDB 入门专栏
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MongoDB 索引
索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构；
使用索引的优点：
- 索引通常能够极大的提高查询的效率，这是由于索引储存在内存中，同时索引本身的遍历效率必普通集合更高；
使用索引带来的代价：
- 额外的操作开销，在进行插入、更新、删除操作时，也需要对索引进行操作，如果是查询少、更改多的集合，使用索引是很不划算的；
- 额外的内存开销，由于索引是储存在内存中的，应该确保索引大小不超过内存限制（如果索引大小操作内存限制，mongodb 会删除一些索引，导致性能下降）；
mongdb 的索引存在以下限制：
- 一个集合的索引不能超过 64 个；
- 索引名长度不能超过 128 个字符；
- 一个复合索引最多只能由 31 个；
索引不能用以下查询：
- 正则表达式查询，$regex；
- 非操作符查询，如 $nin,$not 等；
- 算术运算符，如 $mod 等；
- $where 操作符子句；
创建索引
为集合创建索引使用可以
ensureIndex( {<key>:<1|-1>}, {<option>} )
- key：索引使用的键，1 表示正序，-1 表示倒序；
- option：可接受参数，参数列表如下：
- background:<boolean> - 创建索引是否会阻塞其他数据库操作，默认值 false；
- name:<string> - 索引的名称，如果未指定，mongodb会通过索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称；
- unique:<boolean> - 建立索引是否唯一，默认为 false；
- dropDups:<boolean> - 在建立唯一索引时，是否会删除重复记录，默认为 false；
- sparse:<boolean> - 对文档中不存在的字段是否不启用索引，如果设置为 true，在索引字段中不会出现查询不包含对应字段的索引，默认为 false；
- expireAfterSeconds:<integer> - 设定查询集合在内存中的生存时间（TTL设定）；
- v:<index version> - 索引的版本号，默认为 mongo 创建索引时运行的版本；
- weights:<document> - 索引的权重值，表示该索引对于其他索引字段的得分权重，范围在 [1,99999]；
- default_language:<string> - 指定文本索引停用词、词干、词器的规则的咧白哦，默认为 en 英语；
- language_override:<string> - 指定文本索引包含在文档中的字段名、语言覆盖默认的 language，默认为 language；
# 为 col 集合创建索引，索引字段为 title，正序
db.col.ensureIndex( {title:1} )
# 为 col 集合创建复合索引，索引字段为 title，score，正序，正序
db.col.ensureIndex( {title:1, score：1} )
# 创建索后台进行
db.col.ensureIndex( {title:1}, {backgroud:true} )
索引覆盖查询
在创建了索引之后，mongodb 在进行索引时，如果查询的字段已经被建立了索引，那么 mongodb 并不会真正去数据库中查询这些字段，而是直接在已经建立的索引中提取数据（这个速度远远高于直接在数据库中查询），即此时 mongodb 会使用索引覆盖查询；
需要注意的是，mongodb 默认的查询会返回 _id 字段，如果没有对 _id 字段进行索引，是不会使用索引覆盖查询的；
db.col.ensureIndex( {title:1, score:1} ) # 为 col 集合中的 title、score 字段建立索引；
db.col.find( {title:"hello world"}, {score:1, _id:0} ) # 该查询会被以上索引覆盖，mongodb 直接在索引中查询；
db.col.find( {title:"hello world"}, {score:1} ) # 该索引没有被以上索引覆盖，mongodb 在数据库中查询，原因是含有没有被索引覆盖的 _id 字段；
db.col.find( {title:"hello world"} ) # 该索引没有被以上索引覆盖，原因是含有没有被索引覆盖的 _id 字段；
※ 如果是以下类型查询，无法使用索引覆盖查询：
- 索引字段是一个数组；
- 索引字段是一个子文档；
索引数组字段
假设要检索下列 user 文档的 tages 数组：
{
"name":"assad",
"tags": [
"coder",
"fat nerd",
"philosophy♂"
]
}
可以使用以下命名来创建数组索引，当为整个数组创建索引之后，会为数组里的所有值单独创建索引：
> db.users.ensureIndex( {tages:1} )
验证检索结果：
> db.users.find( {tages:"coder"} ).explain()
索引子文档字段
假设要检索下列 user 文档的 address 子文档，通过 city、state、pincode 字段来创建 user 的检索，由于这些字段为 user 的 子文档 address 的字段，需要对 address 文档创建检索：
{
"name":"assad",
"address": {
"city": "Guanzhou",
"state": "Guangdong",
"pincode": "510000"
}
}
可以使用以下创建 address 子文档全部字段的索引：
> db.users.find( {address.city:1, address.state:1, address.pincode:1} )
验证检索结果：
> db.users.find( {address.city:"Guangdong", address.state:"Gunagzhou" } ).explain()
查看索引 & 删除索引
# 查看数据库中所有的索引
> db.system.indexs.find()
.....
# 查看集合中的索引
> db.col.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "testdb.articles"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"title" : 1
},
"name" : "title_1",
"ns" : "testdb.articles"
}
]
# 查看索引大小，单位 bytes
> db.articles.totalIndexSize()
53248
# 删除所有索引
> db.articles.dropIndexes()
# 删除指定 name 的索引
> db.srticles.dropIndex("title_1")
索引查询分析
explain() 方法
可以使用 explain() 方法用于获取查询的信息、索引使用情况、查询统计等信息，方便对索引进行优化；
> db.articles.ensureIndex({author:1,title:1}) # 创建索引
> db.articles.find({author:"assad"},{title:1,_id:0}).explain() # 使用 explain 函数进行查询分析
返回信息中于索引相关的信息：
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"author" : 1,
"title" : 1
},
"indexName" : "author_1_title_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"author" : [ ],
"title" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"author" : [
"[\"assad\", \"assad\"]"
],
"title" : [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
hint() 方法
hint() 方法用于强制 mongodb 使用一个指定的索引，如下，同样也可以使用 explain() 方法来分析以下索引；
>db.users.find({author:'assad'},{title:1,_id:0}).hint({author:1,title:1})
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