《MongoDB入門(mén)之索引》要點(diǎn)：
本文介紹了MongoDB入門(mén)之索引，希望對(duì)您有用。如果有疑問(wèn)，可以聯(lián)系我們。

相關(guān)主題：非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

索引就像書(shū)的目錄,如果查找某內(nèi)容在沒(méi)有目錄的幫助下,只能全篇查找翻閱,這導(dǎo)致效率非常的低下；如果在借助目錄情況下,就能很快的定位具體內(nèi)容所在區(qū)域,效率會(huì)直線提高.

索引簡(jiǎn)介

首先打開(kāi)命令行,輸入mongo.默認(rèn)mongodb會(huì)連接名為test的數(shù)據(jù)庫(kù).

?  ~  mongoMongoDB shell version: 2.4.9connecting to: test> show collections> 

可以使用show collections/tables查看數(shù)據(jù)庫(kù)為空.

然后在mongodb命令行終端執(zhí)行如下代碼

> for(var i=0;i<100000;i++) {... db.users.insert({username:'user'+i})... }> show collectionssystem.indexesusers> 

再查看數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)多了system.indexes和users兩個(gè)表,前者即所謂的索引,后者為新建的數(shù)據(jù)庫(kù)表.

這樣user表中即有了10萬(wàn)條數(shù)據(jù).

> db.users.find{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e4"), "username" : "user0" }{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e5"), "username" : "user1" }{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e6"), "username" : "user2" }{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e7"), "username" : "user3" }{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e8"), "username" : "user4" }{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e9"), "username" : "user5" }

現(xiàn)在需要查找其中任意一條數(shù)據(jù),比如

> db.users.find({username: 'user1234'}){ "_id" : ObjectId("5694d5db8fad9e319c5b48b6"), "username" : "user1234" }

發(fā)現(xiàn)這條數(shù)據(jù)成功找到,但需要了解詳細(xì)信息,需要加上explain方法

> db.users.find({username: 'user1234'}).explain{    "cursor" : "BasicCursor",    "isMultiKey" : false,    "n" : 1,    "nscannedObjects" : 100000,    "nscanned" : 100000,    "nscannedObjectsAllPlans" : 100000,    "nscannedAllPlans" : 100000,    "scanAndOrder" : false,    "indexOnly" : false,    "nYields" : 0,    "nChunkSkips" : 0,    "millis" : 30,    "indexBounds" : {            },    "server" : "root:27017"}

參數(shù)很多,目前我們只關(guān)注其中的"nscanned" : 100000和"millis" : 30這兩項(xiàng).

nscanned表示mongodb在完成這個(gè)查詢過(guò)程中掃描的文檔總數(shù).可以發(fā)現(xiàn),集合中的每個(gè)文檔都被掃描了,并且總時(shí)間為30毫秒.

如果數(shù)據(jù)有1000萬(wàn)個(gè),如果每次查詢文檔都遍歷一遍.呃,時(shí)間也是相當(dāng)可觀.

對(duì)于此類查詢,索引是一個(gè)非常好的解決方案.

> db.users.ensureIndex({"username": 1})

然后再查找user1234

> db.users.ensureIndex({"username": 1})> db.users.find({username: 'user1234'}).explain{    "cursor" : "BtreeCursor username_1",    "isMultiKey" : false,    "n" : 1,    "nscannedObjects" : 1,    "nscanned" : 1,    "nscannedObjectsAllPlans" : 1,    "nscannedAllPlans" : 1,    "scanAndOrder" : false,    "indexOnly" : false,    "nYields" : 0,    "nChunkSkips" : 0,    "millis" : 0,    "indexBounds" : {        "username" : [ [ "user1234", "user1234" ]        ]    },    "server" : "root:27017"}

的確有點(diǎn)不可思議,查詢?cè)谒查g完成,因?yàn)橥ㄟ^(guò)索引只查找了一條數(shù)據(jù),而不是100000條.

當(dāng)然使用索引是也是有代價(jià)的：對(duì)于添加的每一條索引,每次寫(xiě)操作(插入、更新、刪除)都將耗費(fèi)更多的時(shí)間.這是因?yàn)?當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí),不僅要更新文檔,還要更新級(jí)集合上的所有索引.因此,mongodb限制每個(gè)集合最多有64個(gè)索引.通常,在一個(gè)特定的集合上,不應(yīng)該擁有兩個(gè)以上的索引.

小技巧

如果一個(gè)非常通用的查詢,或者這個(gè)查詢?cè)斐闪诵阅芷款i,那么在某字段(比如username)建立索引是非常好的選擇.但只是給管理員用的查詢(不太在意查詢耗費(fèi)時(shí)間),就不該對(duì)這個(gè)字段建立索引.

復(fù)合索引

索引的值是按一定順序排列的,所以使用索引鍵對(duì)文檔進(jìn)行排序非常快.

db.users.find.sort({'age': 1, 'username': 1})

這里先根據(jù)age排序再根據(jù)username排序,所以u(píng)sername在這里發(fā)揮的作用并不大.為了優(yōu)化這個(gè)排序,可能需要在age和username上建立索引.

db.users.ensureIndex({'age':1, 'username': 1})

這就建立了一個(gè)復(fù)合索引(建立在多個(gè)字段上的索引),如果查詢條件包括多個(gè)鍵,這個(gè)索引就非常有用.

建立復(fù)合索引后,每個(gè)索引條目都包括一個(gè)age字段和一個(gè)username字段,并且指向文檔在磁盤(pán)上的存儲(chǔ)位置.此時(shí),age字段是嚴(yán)格升序排列的,如果age相等時(shí)再按照username升序排列.

查詢方式

點(diǎn)查詢(point query)

用于查詢單個(gè)值(盡管包含這個(gè)值的文檔可能有多個(gè))

db.users.find({'age': 21}).sort({'username': -1})

因?yàn)槲覀円呀?jīng)建立好復(fù)合索引,一個(gè)age一個(gè)username,建立索引時(shí)使用的是升序排序(即數(shù)字1),當(dāng)使用點(diǎn)查詢查找{age：21},假設(shè)仍然是10萬(wàn)條數(shù)據(jù),可能年齡是21的很多人,因此會(huì)找到不只一條數(shù)據(jù).然后sort({'username': -1})會(huì)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行逆序排序,本意是這樣.但我們不要忘記建立索引時(shí)'username'：1是升序(從小到大),如果想得到逆序只要對(duì)數(shù)據(jù)從最后一個(gè)索引開(kāi)始,依次遍歷即可得到想要的結(jié)果.

排序方向并不重要,mongodb可以從任意方向?qū)λ饕M(jìn)行遍歷.

綜上,復(fù)合索引在點(diǎn)查詢這種情況非常高效,直接定位年齡,不需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序,返回結(jié)果.

多值查詢(multi-value-query)

db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}})

查找多個(gè)值相匹配的文檔.多值查詢也可以理解為多個(gè)點(diǎn)查詢.

如上,要查找年齡介于21到30之間.monogdb會(huì)使用索引的中的第一個(gè)鍵"age"得到匹配的結(jié)果,而結(jié)果通常是按照索引順序排列的.

db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}}).sort({'username': 1})

與上一個(gè)類似,這次需要對(duì)結(jié)果排序.

在沒(méi)有sort時(shí),我們查詢的結(jié)果首先是根據(jù)age等于21,age等于22..這樣從小到大排序,當(dāng)age等于21有多個(gè)時(shí),在進(jìn)行usernameA-Z(0-9)這樣排序.所以,sort({'username': 1}),要將所有結(jié)果通過(guò)名字升序排列,這次不得不先在內(nèi)存中進(jìn)行排序,然后返回.效率不如上一個(gè)高.

當(dāng)然,在文檔非常少的情況,排序也花費(fèi)不了多少時(shí)間.如果結(jié)果集很大,比如超過(guò)32MB,MongoDB會(huì)拒絕對(duì)如此多的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序工作.

還有另外一種解決方案

也可以建立另外一個(gè)索引{'username': 1, 'age': 1}, 如果先對(duì)username建立索引,當(dāng)再sortusername,相當(dāng)沒(méi)有進(jìn)行排序.但是需要在整個(gè)文檔查找age等于21的帥哥美女,所以搜尋時(shí)間就長(zhǎng)了.

效率高低是分情況的,如果在沒(méi)有限制的情況下,不用進(jìn)行排序但需要搜索整個(gè)集合時(shí)間會(huì)遠(yuǎn)超過(guò)前者.但是在返回部分?jǐn)?shù)據(jù)(比如limit(1000)),新的贏家就產(chǎn)生了.

>db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}}).sort({username': 1}).limit(1000).hint({'age': 1, 'username': 1})explain['millis']

2031ms

>db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}}).sort({username': 1}).limit(1000).hint({'username': 1, 'age': 1}).explain['millis']

181ms

其中可以使用hint指定要使用的索引.

所以這種方式還是很有優(yōu)勢(shì)的.比如一般場(chǎng)景下,我們不會(huì)把所有的數(shù)據(jù)都取出來(lái),只是去查詢最近的,所以這種效率也會(huì)更高.

索引類型

唯一索引

可以確保集合的每個(gè)文檔的指定鍵都有唯一值.

db.users.ensureIndex({'username': 1, unique: true})

比如使用mongoose框架,在定義schema時(shí),即可指定unique: true.

如果插入2個(gè)相同都叫張三的數(shù)據(jù),第二次插入的則會(huì)失敗._id即為唯一索引,并且不能刪除.

稀疏索引

使用sparse可以創(chuàng)建稀疏索引

>db.users.ensureIndex({'email': 1}, {'unique': true, 'sparse': true})

索引管理

system.indexes集合中包含了每個(gè)索引的詳細(xì)信息

db.system.indexes.find

1.ensureIndex創(chuàng)建索引

db.users.ensureIndex({'username': 1})

后臺(tái)創(chuàng)建索引,這樣數(shù)據(jù)庫(kù)再創(chuàng)建索引的同時(shí),仍然能夠處理讀寫(xiě)請(qǐng)求,可以指定background選項(xiàng).

db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true})

2.getIndexes查看索引

db.collectionName.getIndexes

db.users.getIndexes[    {        "v" : 1,        "key" : { "_id" : 1        },        "ns" : "test.users",        "name" : "_id_"    },    {        "v" : 1,        "key" : { "username" : 1        },        "ns" : "test.users",        "name" : "username_1"    }]

其中v字段只在內(nèi)部使用,用于標(biāo)識(shí)索引版本.

3.dropIndex刪除索引

> db.users.dropIndex("username_1"){ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }

或

> db.users.dropIndex({"username":1})

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