mongo读书笔记——索引

最新推荐文章于 2023-04-11 08:01:05 发布

原创

最新推荐文章于 2023-04-11 08:01:05 发布 · 246 阅读

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本文通过实际测试展示了MongoDB中索引的重要性，对比了无索引和使用索引的查询效率。讨论了如何利用limit优化查询，以及建立索引后对查询速度的显著提升。同时，解释了复合索引的概念，并通过示例说明了不同类型的查询如何利用索引，包括点查询、多值查询以及排序查询。最后，提到了MongoDB在排序大量数据时的限制和应对策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

索引：类似于书籍的目录，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。不使用索引的查询称为全表扫描，即服务器必须查找完一整本书才能找到查询结果。

速度测试：在表中插入一百万条数据

> for(i=0;i<1000000;i++){
... db.users.insert(
... {
... "i":i,
... "username":"user"+i,
... "age":Math.floor(Math.random()*120),
... "created":new Date()
... }
... );
... }
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

然后查询一个随机的用户名（新版mongo已经改了，如果按mongo权威指南则得不到该信息），可以看到扫描了一百万个文档才查询出来，执行时间1046ms。因为不知道集合里的username字段是唯一值得，mogo不得不查看集合中的每一个文档。为了优化查询，将查询结果限制为1，这样就在找到一个文档之后就会停止了。

> db.users.find({username:"user101"}).explain("executionStats")
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"username" : {
"$eq" : "user101"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"username" : {
"$eq" : "user101"
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillis" : 1046,
"totalKeysExamined" : 0,
"totalDocsExamined" : 1000000,
"executionStages" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"username" : {
"$eq" : "user101"
}
},
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 986,
"works" : 1000002,
"advanced" : 1,
"needTime" : 1000000,
"needYield" : 0,
&n