MongoDB系列6：MongoDB索引的介紹

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本文是第6篇，主要講述MongoDB索引的介紹的使用和配置的實戰經驗，很是值得一看。

前面系列文章：

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一、前言

和關係型數據庫同樣，MongoDB的索引能夠提升查詢執行效率。索引就比如書中的目錄，能夠快速定位書中某一頁。適當的索引查詢，優化器能夠快速地返回結果集。

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二、MongoDB支持的索引類型

在MongoDB主要支持如下幾種索引類型：

·單列索引

·複合索引

·多鍵索引

·全文索引

·地理空間索引

·哈希索引

2.1

2.1 單列索引

在MongoDB中，每一個集合都會默認建立一個惟一索引列」_id」，」_id」列是最基本的單列索引。

建立單列索引可使用如下語法：

db.collection.createIndex( { keyname : -1 } )

這裏的keyname表示鍵名；

-1表示索引值按降序排列；

1表示索引值按升序排列；

建立單列惟一索引使用如下語法：

db.collection.createIndex( {keyname : -1},{「unique」 : true})

MongoDB索引默認建立的是B樹索引。

2.2

2.2 複合索引

MongoDB支持在多列上建立索引。

建立複合索引可使用如下語法：

db.collection.createIndex( { <field1> :<type>,<field2> : <type> , ......} )

例如，集合test，記錄以下：

在name和age列建立複合索引以下：

db.test.createIndex({ 「name」 : 1, 」age」 : 1 })

注：複合索引不能包含哈希索引列。

2.3

2.3 多鍵索引

若是索引字段的值爲數組，MongoDB會建立數組中的每一個元素的索引鍵（即多鍵索引），不須要明確指定多鍵型。

和單列索引語法同樣，多鍵索引建立語法以下：

db.collection.createIndex({ <field> : <1 or -1> } )

注：哈希索引不能是多鍵。

2.4

2.4 全文索引

MongoDB提供全文索引支持文本搜索查詢字符串內容。全文索引能夠是其值爲字符串或字符串元素的數組的字段。目前，MongoDB集合最多隻支持一個全文索引。

2.4.1 全文索引版本歷史

從MongoDB 3.2開始，MongoDB全文索引默認的版本爲Version3.

從MongoDB 2.6開始使用Version 2的全文索引爲默認版本，MongoDB2.6和3.0都使用Version 2.

MongoDB 2.4則只支持Version 1的全文索引。

當建立全文索引時，想覆蓋默認版本，可使用選項{ 「2dsphereIndexVersion」 : <version> }

2.4.2 全文索引建立與索引名稱

建立全文索引語法以下：

db.collection.createIndex( { <fields> : 「text」 } )

也能夠在多列上建立全文索引：

db.collection.createIndex( { <fields1> : 「text」,<fields2> : 「text」,......} )

全文索引默認名稱爲「索引列名」加上「_text」，例如：

像上面建立的全文索引，默認的索引名稱爲content_text_name_text_sex_text。

因爲索引名稱長度的限制，以及刪除索引的方便，能夠在建立索引給索引命令。

db.test.createIndex({bigdata:」text」,」name」:」text」,」sex」:」text」},{name:」NewTextIndex」})

2.4.3 全文索引的權重

對於全文索引，索引字段的權重表示相對於全文索引中的其餘索引字段的重要性。索引列的默認權重爲1。調整索引列的權重，可使用包含weights選項的db.collection.createIndex()方法。

注：選擇權重時須要注意防止索引重建。

例子，集合blog，文檔以下：

如今，建立一個包含三個字段的全文索引，並將權重分配給兩個字段：

db.blog.createIndex(

{ content : 「text」,keywords : 「text」, about:」text」 },

{ weights : {content : 10, keywords : 5 }, name: 「TextIndex」 }

)

則全文索引有如下字段和權重：

·content權重10

·keywords權重5

·about有默認權重1

2.4.4 通配符全文索引

建立多個字段的全文索引時，還可使用通配符($**)。通配符全文索引，索引每個包含字符串數據集合中的每一個文檔。如下是建立一個全文索引使用通配符語法：

db.collection.createIndex({ 「$**」:」text」 } )

若是不肯定哪些文本字段在查詢條件中，此類索引是有用的。

2.4.5 不區分大小寫

Version 3的全文索引不區分大小寫，而早期版本的全文索引只對[A-z]不區分大小寫，對於全部其餘字符，則視爲不一樣。

2.4.6 全文索引的限制

·一個集合最多支持一個全文索引；

·在一個包含$text的查詢表達式中不能用hint()提示；

·排序操做不能從全文索引中得到排序順序；

2.4.7 存儲需求和性能成本

·全文索引能夠是大的。它們爲每個插入的文檔在每一個索引字段中包含一個惟一的索引詞。

·構建全文索引與構建一個大型多鍵索引很是類似，並且相同數據下，比構建一個簡單的有序索引要長。

·當在現有集合上構建一個大型全文索引時，確保打開的文件描述符有足夠高的限制。

·全文索引會影響插入效率，由於MongoDB必須爲每個新的源文檔的每個惟一索引詞添加索引。

2.5

2.5 地理空間索引

隨着移動設備的應用的爆發式增加，有一種查詢變得愈來愈流行：找到離當前位置最近的N個場所。MongoDB爲座標平面查詢提供了專門的索引，稱做地理空間索引。地理空間索引分2dsphere索引和2d索引。

2.5.1 2dsphere索引

2dsphere索引支持GeoJSON地理空間格式或傳統的座標對格式數據存儲。

2dsphere索引建立語法：

db.collection.createIndex({<field> : 「2dsphere」} )

這裏的field的值必須是GeoJSON對象或傳統的座標對。

例如：下面的places集合，其中loc鍵是GeoJSON格式數據。

如今loc列，建立一個2d球面索引。

db.places.createIndex( { loc : 「2dsphere」 } )

查詢離[-73.88,40.78]點（即飛機場）最近的10個文檔：

db.runCommand( { geoNear : 「places」, near : [-73.88,40.78],num : 10})

或

db.places.find( { 「loc」 : { $near : [-73.88,40.78]}}).limit(10)

注意事項：

·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多隻有1個2dsphere索引或2d索引；而地理空間查詢操做（例如，$near和$geoWithin）容許集合具備多個地理空間索引。

·2dsphere索引的字段必須是GeoJSON格式數據或傳統座標對格式數據。

·不能在分片的集合中使用片鍵作2dsphere索引，可是能夠在一個分片集合中，使用非片鍵列建立2dsphere索引。

2.5.2 2d索引

1) 2d索引建立語法：

db.collection.createIndex ( { <location field> : 「2d」 ,

<additionalfield> : <value> } ,

{<index-specification options> })

其中，<index-specificationoptions>選項能夠是下列可選的選項：

{ min : <lower bound> , max : <upper bound>, bits :<bit precision> }

2) 2d索引的位置範圍：

默認狀況下，2d索引假定經度和緯度，邊界爲-180到180，若是文檔中的座標數據在範圍以外，MongoDB就會返回一個錯誤。

3) 定義2d索引的位置精度：

默認狀況下，傳統座標對上的2d索引使用26位精度，大體至關於2英尺或60釐米的精確度，默認範圍-180到180。精度是衡量大小用來存儲位置數據的Geohash值位。能夠配置高達32位精度的地理空間索引。

索引精度不會影響查詢精度。實際的網格座標老是用於最終的查詢處理。下降精度的好處使插入操做使用更少空間和處理開銷較低。更高精度的一個好處是查詢掃描索引的較小部分以返回結果。

配置非默認位置精度，在建立索引時可使用位選項：

db.collection.createIndex( {<location field> : 「<indextype>」},

{ bits: <bit precision> } )

注意事項：

·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多隻有1個2dsphere索引或2d索引；而地理空間查詢操做（例如，$near和$geoWithin）容許集合具備多個地理空間索引。

·若是位置數據是GeoJSON格式數據對象，應使用2dsphere索引，而不是2d索引。

·一樣，能在分片的集合中使用片鍵作2d索引，可是能夠在一個分片集合中，使用非片鍵列建立2d索引。

2.6

2.6 哈希索引

1) 哈希索引的建立語法：

db.collection.createIndex({ _id : 「hashed」} )

哈希索引支持分片使用哈希片鍵。基於分片使用哈希索引的字段做爲片鍵在分片集羣分區數據。

在分片集合中，使用哈希索引做爲片鍵結果獲得更加隨機分佈的數據。

2) 哈希函數

哈希索引使用哈希函數來計算的索引字段的值的哈希。哈希函數摺疊嵌入式文檔並計算整個值的哈希值，但不支持多鍵(即數組)索引。

注意事項：

·MongoDB支持任何單一的列的哈希索引。但不支持多鍵(即數組)索引。

·不能在哈希索引列或指定哈希索引惟一約束字段上建立複合索引；可是，在同一個字段上，能夠建立哈希索引和非哈希索引。MongoDB會使用標量索引範圍查詢。