快速掌握mongoDB(三)——mongoDB的索引詳解

1 mongoDB索引的管理

　　本節介紹mongoDB中的索引，熟悉mysql/sqlserver等關係型數據庫的小夥伴應該都知道索引對優化數據查詢的重要性。咱們先簡單瞭解一下索引：索引的本質就是一個排序的列表，在這個列表中存儲着索引的值和包含這個值的數據(數據row或者document)的物理地址，索引能夠大大加快查詢的速度，這是由於使用索引後能夠再也不掃描全表來定位某行的數據，而是先經過索引表找到該行數據對應的物理地址(多數爲B-tree查找)，而後經過地址來訪問相應的數據。

　　索引能夠加快數據檢索、排序、分組的速度，減小磁盤I/O，可是索引也不是越多越好，由於索引自己也是數據表，須要佔用存儲空間，同時索引須要數據庫進行維護，當咱們對索引列的值進行增改刪操做時，數據庫須要更新索引表，這會增長數據庫的壓力。

咱們要根據實際狀況來判斷哪些列適合添加索引，哪些列不適合添加索引，通常遵循的規律以下：

　　主/外鍵列，主鍵用於強制該列的惟一性和組織表中數據的排列結構；外鍵能夠加快鏈接的速度；

　　常常用於比較的類(大於小於等於等)，由於索引已經排序，值就是大於/小於的分界點；

　　常常進行範圍搜索，由於索引已經排序，其指定的範圍是連續的；

　　常常進行排序的列，由於索引已經排序，這樣查詢能夠利用索引的排序，加快排序查詢時間；

　　常常進行分組的列，由於索引已經排序，同一個值的全部數據地址會彙集在一塊，很方便分組。

咱們看一下mongoDB的索引使用，首先準備數據：

db.userinfos.insertMany([ {_id:1, name: "張三", age: 23,level:10, ename: { firstname: "san", lastname: "zhang"}, roles: ["vip","gen" ]}, {_id:2, name: "李四", age: 24,level:20, ename: { firstname: "si", lastname: "li"}, roles:[ "vip" ]}, {_id:3, name: "王五", age: 25,level:30, ename: { firstname: "wu", lastname: "wang"}, roles: ["gen","vip" ]}, {_id:4, name: "趙六", age: 26,level:40, ename: { firstname: "liu", lastname: "zhao"}, roles: ["gen"] }, {_id:5, name: "田七", age: 27, ename: { firstname: "qi", lastname: "tian"}, address:'北京' }, {_id:6, name: "周八", age: 28,roles:["gen"], address:'上海' } ]); 

　　索引的增刪改查仍是十分簡單的，咱們看一下索引管理的幾個方法：

//建立索引,值1表示正序排序，-1表示倒序排序 　　db.userinfos.createIndex({age:-1}) //查看userinfos中的全部索引
　　db.userinfos.getIndexes() //刪除特定一個索引
　　db.userinfos.dropIndex({name:1,age:-1}) //刪除全部的索引(主鍵索引_id不會被刪除)
　　db.userinfos.dropIndexes() //若是咱們要修改一個索引的話，能夠先刪除索引而後在從新添加。 

2 mongoDB中經常使用的索引類型

1 單鍵索引

　　單鍵索引(Single Field Indexes)顧名思義就是單個字段做爲索引列，mongoDB的全部collection默認都有一個單鍵索引_id，咱們也能夠對一些常常做爲過濾條件的字段設置索引，如給age字段添加一個索引，語法十分簡單：

//給age字段添加升序索引
　　db.userinfos.createIndex({age:1})

　　其中{age:1}中的1表示升序，若是想設置倒序索引的話使用 db.userinfos.createIndex({age:-1}) 便可。咱們經過explain()方法查看查詢計劃，以下圖，看到查詢age=23的document時使用了索引，若是沒有使用索引的話stage=COLLSCAN。

　　由於document的存儲是bson格式的，咱們也能夠給內置對象的字段添加索引，或者將整個內置對象做爲一個索引，語法以下：

//1.內嵌對象的某一字段做爲索引 //在ename.firstname字段上添加索引
　　db.userinfos.createIndex({"ename.firstname":1}) //使用ename.firstname字段的索引查詢
　　db.userinfos.find({"ename.firstname":"san"}) //2.整個內嵌對象做爲索引 //給整個ename字段添加索引
　　db.userinfos.dropIndexes() //使用ename字段的索引查詢
　　db.userinfos.createIndex({"ename":1})

2 複合索引

　　複合索引(Compound Indexes)指一個索引包含多個字段，用法和單鍵索引基本一致。使用複合索引時要注意字段的順序，以下添加一個name和age的複合索引，name正序，age倒序，document首先按照name正序排序，而後name相同的document按age進行倒序排序。mongoDB中一個複合索引最多能夠包含32個字段。

//添加複合索引，name正序，age倒序
  　　db.userinfos.createIndex({"name":1,"age":-1}) //過濾條件爲name，或包含name的查詢會使用索引(索引的第一個字段)
  　　db.userinfos.find({name:'張三'}).explain() 　　 db.userinfos.find({name:"張三",level:10}).explain() 　　 db.userinfos.find({name:"張三",age:23}).explain() //查詢條件爲age時，不會使用上邊建立的索引,而是使用的全表掃描
db.userinfos.find({age:23}).explain()

　　執行查詢時查詢計劃以下：

3 多鍵索引

　　多鍵索引(mutiKey Indexes)是建在數組上的索引，在mongoDB的document中，有些字段的值爲數組，多鍵索引就是爲了提升查詢這些數組的效率。看一個栗子：準備測試數據，classes集合中添加兩個班級，每一個班級都有一個students數組，以下：

 db.classes.insertMany([ { "classname":"class1", "students":[{name:'jack',age:20}, {name:'tom',age:22}, {name:'lilei',age:25}] }, { "classname":"class2", "students":[{name:'lucy',age:20}, {name:'jim',age:23}, {name:'jarry',age:26}] }] )

　　爲了提升查詢students的效率，咱們使用  db.classes.createIndex({'students.age':1}) 給students的age字段添加索引，而後使用索引，以下圖：

 4 哈希索引

　　哈希索引(hashed Indexes)就是將field的值進行hash計算後做爲索引，其強大之處在於實現O(1)查找，固然用哈希索引最主要的功能也就是實現定值查找，對於常常須要排序或查詢範圍查詢的集合不要使用哈希索引。

3 mongoDB中經常使用的索引屬性

1  惟一索引

　　惟一索引(unique indexes)用於爲collection添加惟一約束，即強制要求collection中的索引字段沒有重複值。添加惟一索引的語法：

//在userinfos的name字段添加惟一索引
db.userinfos.createIndex({name:1},{unique:true})

　　看一個使用惟一索引的栗子：

2  局部索引

　　局部索引(Partial Indexes)顧名思義，只對collection的一部分添加索引。建立索引的時候，根據過濾條件判斷是否對document添加索引，對於沒有添加索引的文檔查找時採用的全表掃描，對添加了索引的文檔查找時使用索引。使用方法也比較簡單：

//userinfos集合中age>25的部分添加age字段索引
 db.userinfos.createIndex( {age:1}, { partialFilterExpression: {age:{$gt: 25 }}} ) //查詢age<25的document時，由於age<25的部分沒有索引，會全表掃描查找(stage:COLLSCAN)
    db.userinfos.find({age:23}) //查詢age>25的document時，由於age>25的部分建立了索引，會使用索引進行查找(stage:IXSCAN)
    db.userinfos.find({age:26})

　　當查詢age=23的記錄時，stage=COLLSCAN，當查詢age=26的記錄時，使用了索引，以下：

2 稀疏索引

　　稀疏索引(sparse indexes)在有索引字段的document上添加索引，如在address字段上添加稀疏索引時，只有document有address字段時纔會添加索引。而普通索引則是爲全部的document添加索引，使用普通索引時若是document沒有索引字段的話，設置索引字段的值爲null。

　　稀疏索引的建立方式以下，當document包含address字段時纔會建立索引：

//建立在address上建立稀疏索引
　　db.userinfos.createIndex({address:1},{sparse:true})

　　看一個使用稀疏索引的栗子：

4 TTL索引

　　TTL索引(TTL indexes)是一種特殊的單鍵索引，用於設置document的過時時間，mongoDB會在document過時後將其刪除，TTL很是容易實現相似緩存過時策略的功能。咱們看一個使用TTL索引的栗子：

//添加測試數據
db.logs.insertMany([ {_id:1,createtime:new Date(),msg:"log1"}, {_id:2,createtime:new Date(),msg:"log2"}, {_id:3,createtime:new Date(),msg:"log3"}, {_id:4,createtime:new Date(),msg:"log4"} ]) //在createtime字段添加TTL索引，過時時間是120s
       db.logs.createIndex({createtime:1}, { expireAfterSeconds: 120 }) //logs中的document在建立後的120s後過時，會被mongoDB自動刪除

　　注意：TTL索引只能設置在date類型字段(或者包含date類型的數組)上，過時時間爲字段值+exprireAfterSeconds；document過時時不必定就會被當即刪除，由於mongoDB執行刪除任務的時間間隔是60s；capped Collection不能設置TTL索引，由於mongoDB不能主動刪除capped Collection中的document。

小結

　　本節介紹了mongoDB中經常使用的索引和索引屬性，索引對提高數據檢索的速度十分重要，在數據量比較大的時候通常都要在collection上創建索引。mongoDB提供的索引種類很豐富，總會有幾種適用於咱們的業務，除了上邊介紹的索引外，mongoDB還支持text index和一些地理位置相關的索引，這裏再也不介紹，有興趣的小夥伴能夠到官網 研究下。若是文中有錯誤的話，但願你們能夠指出，我會及時修改，謝謝。

 

原文出處：https://www.cnblogs.com/wyy1234/p/11032163.html