4. mongodb 索引

本文介绍了MongoDB的索引原理,包括单字段索引、复合索引、多key索引和其他特殊类型的索引如哈希索引、地理位置索引和文本索引。还讨论了索引的额外属性,如唯一索引、TTL索引和部分索引,并提供了创建和使用索引的技巧。

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mongodb 索引原理

什么是索引

索引就是将文档按某个(或某些字段)顺序组织起来,以达到根据该字段高效查询的目的。

为什么要使用索引

索引索引的好处:

  • 高效查询,降低服务器开销
  • 更新/删除操作时,能够快速定位文档
  • 快速排序

mongodb 索引类型

单字段索引

db.user.ensureIndex({"age": 1})

对于单字段索引来说,索引的顺序(正序或倒序)是一样的。

复合索引

db.user.ensureIndex({"name":1, "age": -1})

建立原则:

  • 取值范围较多的字段,在建立索引时放在前面

复合索引中字段的升序或降序,影响排序是否能使用索引。
在此例中,以下方式的排序会用到索引:

sort({"name":1, "age":-1})
sort({"name":-1, "age":1})

以下排序不会用到索引:

sort({"name":1, "age":1})
sort({"name":-1, "age":-1}) 
// 可通过建立 {"name":1, "age": 1}{"name":-1, "age":-1} 索引来让这种排序能使用到索引

多 key 索引

当索引字段为数组时,创建出来的索引为多 key 索引。

其他类型索引

  • 哈希索引(Hashed Index):是指按照某个字段的hash值来建立索引,目前主要用于MongoDB Sharded Cluster的Hash分片,hash索引只能满足字段完全匹配的查询,不能满足范围查询等。
  • 地理位置索引(Geospatial Index):能很好的解决O2O的应用场景,比如『查找附近的美食』、『查找某个区域内的车站』等。
  • 文本索引(Text Index):能解决快速文本查找的需求,比如有一个博客文章集合,需要根据博客的内容来快速查找,则可以针对博客内容建立文本索引。

索引的额外属性

  • 唯一索引 (unique index):保证索引对应的字段不会出现相同的值,比如_id索引就是唯一索引
  • TTL 索引:可以针对某个时间字段,指定文档的过期时间(经过指定时间后过期 或 在某个时间点过期)
  • 部分索引 (partial index):只针对符合某个特定条件的文档建立索引,3.2版本才支持该特性
  • 稀疏索引(sparse index):只针对存在索引字段的文档建立索引,可看做是部分索引的一种特殊情况

Tips:

  • 建索引要在后台运行:在对一个集合创建索引时,该集合所在的数据库将不接受其他读写操作。对数据量的集合建索引,建议使用后台运行选项 {background: true}
  • 建立索引时,范围筛选可以尝试放在排序字段之后
  • $exists$not$ne$nin 等操作符比较低效,很可能会导致全表扫描,应尽量避免
  • 单字段查询,in 的效率要比 or
  • mongodb 在一次查询中只能使用一个索引,但 or 查询是个例外,or 可以对每个子句都使用索引,因为 or 查询实际上是将两次查询的结果合并,然后去除重复的文档
  • explain(‘executionStats’) 后要注意使用的索引,以及优化nReturned, totalKeysExamined, totalDocsExamined 这 3 个字段的内容

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