mongodb操做指令(二)：索引，聚合，管道

索引

索引本質上是樹，最小的值在最左邊的葉子上，最大的值在最右邊的葉子上，使用索引能夠提升查詢速度（而不用全表掃描），也能夠預防髒數據的插入（如惟一索引）

• 索引一般可以極大的提升查詢的效率，
• 若是沒有索引，MongoDB在讀取數據時必須掃描集合中的每一個文件並選取那些符合查詢條件的記錄。這種掃描全集合的查詢效率是很是低的，特別在處理大量的數據時，查詢能夠要花費幾十秒甚至幾分鐘，這對網站的性能是很是致命的。
• 索引是特殊的數據結構，存儲在一個易於遍歷讀取的數據集合中.
• 索引是對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構
• 索引條目的排序支持有效的等效匹配和基於範圍的查詢操做。

1. 查詢原理

對某個鍵按照升續或降續建立索引，查詢時首先根據查詢條件查找到對應 的索引條目找到，而後找對索引條目對應的文檔指針（文檔在磁盤上的存儲位置），根據文檔指針再去磁盤中找到相應的文檔，整個過程不須要掃描全表，速度比較快

2. 建立

db.collection.createIndex(keys, options)

• Key 值爲你要建立的索引字段，1爲指定按升序建立索引，若是你想按降序來建立索引指定爲 -1 便可
• options爲可選參數,參數以下

params	type	Description
background	Boolean	建索引過程會阻塞其它數據庫操做，background可指定之後臺方式建立索引，即增長 "background" 可選參數。 "background" 默認值爲false。
unique	Boolean	創建的索引是否惟一。指定爲true建立惟一索引。默認值爲false.
name	string	索引的名稱。若是未指定，MongoDB的經過鏈接索引的字段名和排序順序生成一個索引名稱。
dropDups	Boolean	3.0+版本已廢棄。在創建惟一索引時是否刪除重複記錄,指定 true 建立惟一索引。默認值爲 false.
sparse	Boolean	對文檔中不存在的字段數據不啓用索引；這個參數須要特別注意，若是設置爲true的話，在索引字段中不會查詢出不包含對應字段的文檔.。默認值爲 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一個以秒爲單位的數值，完成 TTL設定，設定集合的生存時間。
v	index version	索引的版本號。默認的索引版本取決於mongod建立索引時運行的版本。
weights	document	索引權重值，數值在 1 到 99,999 之間，表示該索引相對於其餘索引字段的得分權重。
default_language	string	對於文本索引，該參數決定了停用詞及詞幹和詞器的規則的列表。 默認爲英語
language_override	string	對於文本索引，該參數指定了包含在文檔中的字段名，語言覆蓋默認的language，默認值爲 language.

例如:

db.col.createIndex({"title":1}

createIndex() 方法中你也能夠設置使用多個字段建立索引（關係型數據庫中稱做複合索引）。

db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})

聚合

aggregate() 方法

語法

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

實例

集合中的數據以下:

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
}

如今咱們經過以上集合計算每一個做者所寫的文章數，使用aggregate()計算結果以下

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "runoob.com",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}

聚合表達式

表達式	描述	實例
$sum	計算總和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	計算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	獲取集合中全部文檔對應值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	獲取集合中全部文檔對應值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在結果文檔中插入值到一個數組中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在結果文檔中插入值到一個數組中，但不建立副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根據資源文檔的排序獲取最後一個文檔數據	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道

管道在Unix和Linux中通常用於將當前命令的輸出結果做爲下一個命令的參數。

MongoDB的聚合管道將MongoDB文檔在一個管道處理完畢後將結果傳遞給下一個管道處理。管道操做是能夠重複的。

表達式：處理輸入文檔並輸出。表達式是無狀態的，只能用於計算當前聚合管道的文檔，不能處理其它的文檔。

這裏咱們介紹一下聚合框架中經常使用的幾個操做：

• $project：修改輸入文檔的結構。能夠用來重命名、增長或刪除域，也能夠用於建立計算結果以及嵌套文檔。
• $match：用於過濾數據，只輸出符合條件的文檔。$match使用MongoDB的標準查詢操做。
• $limit：用來限制MongoDB聚合管道返回的文檔數。
• $skip：在聚合管道中跳過指定數量的文檔，並返回餘下的文檔。
• $unwind：將文檔中的某一個數組類型字段拆分紅多條，每條包含數組中的一個值。
• $group：將集合中的文檔分組，可用於統計結果。
• $sort：將輸入文檔排序後輸出。
• $geoNear：輸出接近某一地理位置的有序文檔。

管道操做符實例

1. $project實例

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

這樣的話結果中就只還有_id,tilte和author三個字段了，默認狀況下_id字段是被包含的，若是要想不包含_id話能夠這樣:

db.article.aggregate(
   { $project : {
       _id : 0 ,
       title : 1 ,
       author : 1
   }});

2.$match實例

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$match用於獲取分數大於70小於或等於90記錄，而後將符合條件的記錄送到下一階段$group管道操做符進行處理

3.$skip實例

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

通過$skip管道操做符處理後，前五個文檔被"過濾"掉。