mongoDB5-索引

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本文详细介绍了MongoDB中索引的创建及使用方法，包括普通索引、唯一索引、复合索引等，并对索引的创建原理及其对查询性能的影响进行了深入探讨。此外，还介绍了空间索引的创建方式以及多种空间查询的应用。

1.索引详解

1.1 添加索引

//为number 创建索引
db.orderInfo.ensureIndex({totalAmount:1})

//执行结果
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 2,
    "numIndexesAfter" : 3,
    "ok" : 1.0
}

1.2 指定索引名称

//指定索引名称
db.orderInfo.ensureIndex({insert_time:-1},{name:"idx_insertTime"})

//执行结果 
/* 1 */
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 2,
    "numIndexesAfter" : 3,
    "ok" : 1.0
}

1.3 唯一索引

db.orderInfo.ensureIndex({orderNo:-1},{unique:true})

//执行结果
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 4,
    "numIndexesAfter" : 5,
    "ok" : 1.0
}

//唯一索引之前已经有重复数值如何处理
db.orderInfo.ensureIndex({orderNo:-1},{unique:true,dropDups:true})

1.4 强制使用索引

//指定索引必须是已经创建了的索引

db.orderInfo.find({orderNo:"11111",number:1}).hint({orderNo:-1})

1.5 查询执行计划

db.orderInfo.find({orderNo:"123456"}).explain()


//执行计划解释
“cursor” : “BtreeCursor name_-1“ 使用索引
“nscanned” : 1 查到几个文档
“millis” : 0 查询时间0是很不错的性能

1.7 查询索引

db.getCollection('orderInfo').getIndexes()

//查询结果
/* 1 */
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "afdata.orderInfo"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "totalAmount" : 1.0
        },
        "name" : "totalAmount_1",
        "ns" : "afdata.orderInfo"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "insert_time" : -1.0
        },
        "name" : "idx_insertTime",
        "ns" : "afdata.orderInfo"
    }
]

1.8 查询系统索引

db.system.indexes.find()
db.system.namespaces.find()

1.9 后台执行索引

//为了不影响查询我们可以叫索引的创建过程在后台
db.orderInfo.ensureIndex({orderNo:-1},{background:true})

1.10 删除索引

//指定删除索引
db.runCommand({dropIndexes : "orderInfo" , index:"name_-1"})
//删除collection全部索引
db.runCommand({dropIndexes : "orderInfo" , index:""})

2 索引使用注意

创建索引的时候注意1是正序创建索引-1是倒序创建索引
索引的创建在提高查询性能的同事会影响插入的性能,对于经常查询少插入的文档可以考虑用索引
符合索引要注意索引的先后顺序
每个键全建立索引不一定就能提高性能呢,索引不是万能的
在做排序工作的时候如果是超大数据量也可以考虑加上索引,用来提高排序的性能

3.空间索引

3.1. 添加2D索引

  db.map.ensureIndex({"gis":"2d"},{min:-1,max:201})
  默认会建立一个[-180,180]之间的2D索引
  查询点(70,180)最近的3个点
   db.map.find({"gis":{$near:[70,180]}},{gis:1,_id:0}).limit(3)

3.2.查询

3.2.1 查询1

以点(50,50)和点(190,190)为对角线的正方形中的所有的点

 db.map.find({gis:{"$within":{$box:[[50,50],[190,190]]}}},{_id:0,gis:1})

3.2.2 查询2

查询出以圆心为(56,80)半径为50规则下的圆心面积中的点

   db.map.find({gis:{$within:{$center:[[56,80],50]}}},{_id:0,gis:1})