MongoDB：16-MongoDB-索引數組字段和索引子文檔字段

 

1. MongoDB容許深刻文檔內部，對嵌套字段和數組創建索引；
2. 嵌套對象和數組字段能夠和複合索引中的頂級字段一塊兒使用，多數狀況下與「正常」索引字段的行爲也是一致的。
3. 1.  
   2.  

4. 1. 考慮如下文檔集合（user ）:

   2.  

1. db.user.insertMany(
2. [
3. {
4. "address": {
5. "province": "HeNan",
6. "city": "ZhengZhou",
7. "pincode": "123"
8. },
9. "tags": [
10. "music",
11. "cricket",
12. "blogs"
13. ],
14. "name": "fly"
15. },
16. {
17. "address": {
18. "province": "HeBei",
19. "city": "HanDan",
20. "pincode": "234"
21. },
22. "tags": [
23. "music",
24. "basket",
25. "blogs"
26. ],
27. "name": "chen"
28. },
29. {
30. "address": {
31. "province": "ChongQing",
32. "city": "ChongQing",
33. "pincode": "456"
34. },
35. "tags": [
36. "music",
37. "writing",
38. "running"
39. ],
40. "name": "wang"
41. }
42. ]
43. )

 

 

以上文檔包含了 address 子文檔和 tags 數組。

索引數組字段

 

• 假設咱們基於標籤來檢索用戶，爲此咱們須要對集合中的數組 tags 創建索引。
• 在數組中建立索引，須要對數組中的每一個字段依次創建索引。因此在咱們爲數組 tags 建立索引時，會爲 music、cricket、blogs三個值創建單獨的索引。

 

 

 

• • 使用如下命令建立數組索引：

1. db.user.ensureIndex({"tags":1})

 

 

 

• • 建立索引後，咱們能夠這樣檢索集合的 tags 字段：

1. db.user.find({tags:"music"})

 

 

• • 爲了驗證咱們使用使用了索引，可使用 explain 命令：

1. db.user.find({tags:"music"}).explain()

1. 執行結果
2. /* 1 */
3. {
4. "queryPlanner" : {
5. "plannerVersion" : 1,
6. "namespace" : "mongotest.user",
7. "indexFilterSet" : false,
8. "parsedQuery" : {
9. "tags" : {
10. "$eq" : "music"
11. }
12. },
13. "winningPlan" : {
14. "stage" : "FETCH",
15. "inputStage" : {
16. "stage" : "IXSCAN",
17. "keyPattern" : {
18. "tags" : 1.0
19. },
20. "indexName" : "tags_1",
21. "isMultiKey" : true,
22. "multiKeyPaths" : {
23. "tags" : [
24. "tags"
25. ]
26. },
27. "isUnique" : false,
28. "isSparse" : false,
29. "isPartial" : false,
30. "indexVersion" : 2,
31. "direction" : "forward",
32. "indexBounds" : {
33. "tags" : [
34. "[\"music\", \"music\"]"
35. ]
36. }
37. }
38. },
39. "rejectedPlans" : []
40. },
41. "serverInfo" : {
42. "host" : "kf-PC",
43. "port" : 27017,
44. "version" : "3.4.9",
45. "gitVersion" : "876ebee8c7dd0e2d992f36a848ff4dc50ee6603e"
46. },
47. "ok" : 1.0
48. }

 

 

 

• 以上命令執行結果中會顯示  "stage" : "FETCH",，則表示已經使用了索引。
  1. stage的類型的意義
  2. mongodb的文檔中列出了前4種類型，還有一些沒有列出來，可是會比較常見，這裏一併解釋一下。
  3.  
  4. COLLSCAN ：全表掃描
  5. IXSCAN：索引掃描
  6. FETCH:：根據索引去檢索指定document
  7. SHARD_MERGE：各個分片返回數據進行merge
  8. SORT：代表在內存中進行了排序（與前期版本的scanAndOrder:true一致）
  9. SORT_MERGE：代表在內存中進行了排序後再合併
  10. LIMIT：使用limit限制返回數
  11. SKIP：使用skip進行跳過
  12. IDHACK：針對_id進行查詢
  13. SHARDING_FILTER：經過mongos對分片數據進行查詢
  14. COUNT：利用db.coll.count()之類進行count運算
  15. COUNTSCAN：count不使用用Index進行count時的stage返回
  16. COUNT_SCAN：count使用了Index進行count時的stage返回
  17. SUBPLA：未使用到索引的$or查詢的stage返回
  18. TEXT：使用全文索引進行查詢時候的stage返回
  19.  
  20. 附：explain查詢結果解析官方文檔：
  21. https://docs.mongodb.org/v3.0/reference/explain-results/
• 具體參考：http://blog.csdn.net/fly910905/article/details/78184302

1. 數組上的索引
2. （1）能夠看得出在數組字段上創建索引的代價比較大，由於每次的刪除，更新都會對每個索引進行刷新，太消耗服務器的資源；
3. （2）能夠針對數組字段中的某一個元素作具體的單獨索引，減小索引的數量；

• 例如，在數組字段tags中的第1個元素中的music上創建索引：

1. db.user.ensureIndex({"tags.0.music":1})

• 一樣，只有精確匹配tags.0.music查詢，上述索引纔會起到索引的做用。

1. 多鍵索引
2. 若是在數組字段上建立索引，那麼這個索引稱爲多鍵索引（ multikey）。
3. 多鍵索引用explain函數中能夠看到「isMultikey」字段的值爲true，多鍵索引比非多鍵索引要慢一些；

 

索引子文檔字段

 

• 假設咱們須要經過city、state、pincode字段來檢索文檔，因爲這些字段是子文檔的字段，因此咱們須要對子文檔創建索引。
  • 爲子文檔的三個字段建立索引，命令以下：

 

1. db.user.ensureIndex({"address.province":1,"address.city":1,"address.pincode":1})

 

 

1. 利用這種方式能夠創建任意深度的索引，例如能夠在X.Y.Z.A.B.C上創建索引。
2. 可是，針對子文檔「address」上創建的索引，和創建在子文檔的某個字段「address.provincey」上的索引是不一樣的：
3. （1）對整個子文檔上創建的索引，只會提升整個子文檔的的查詢速度；
4. 也就是說只有在徹底匹配子文檔的查詢（包括字段順序），子文檔索引纔會起做用；
5. （2）只有查詢address.province字段，索引address.province纔會起做用，
6. 其餘狀況索引address.province不起做用；

 

• • 一旦建立索引，咱們可使用子文檔的字段來檢索數據：

1. db.user.find({"address.province":"HeNan"})

 

 

 

• • 記住查詢表達式必須遵循指定的索引的順序。因此上面建立的索引將支持如下查詢：

1. db.user.find({"address.province":"HeNan","address.city":"ZhengZhou"})

 

 

• • 一樣支持如下查詢：

 

 

1. db.user.find({"address.province":"HeNan","address.city":"ZhengZhou","address.pincode":"123"})

1. 查詢分析
2. /* 1 */
3. {
4. "queryPlanner" : {
5. "plannerVersion" : 1,
6. "namespace" : "mongotest.user",
7. "indexFilterSet" : false,
8. "parsedQuery" : {
9. "$and" : [
10. {
11. "address.city" : {
12. "$eq" : "ZhengZhou"
13. }
14. },
15. {
16. "address.pincode" : {
17. "$eq" : "123"
18. }
19. },
20. {
21. "address.province" : {
22. "$eq" : "HeNan"
23. }
24. }
25. ]
26. },
27. "winningPlan" : {
28. "stage" : "FETCH",
29. "inputStage" : {
30. "stage" : "IXSCAN",
31. "keyPattern" : {
32. "address.province" : 1.0,
33. "address.city" : 1.0,
34. "address.pincode" : 1.0
35. },
36. "indexName" : "address.province_1_address.city_1_address.pincode_1",
37. "isMultiKey" : false,
38. "multiKeyPaths" : {
39. "address.province" : [],
40. "address.city" : [],
41. "address.pincode" : []
42. },
43. "isUnique" : false,
44. "isSparse" : false,
45. "isPartial" : false,
46. "indexVersion" : 2,
47. "direction" : "forward",
48. "indexBounds" : {
49. "address.province" : [
50. "[\"HeNan\", \"HeNan\"]"
51. ],
52. "address.city" : [
53. "[\"ZhengZhou\", \"ZhengZhou\"]"
54. ],
55. "address.pincode" : [
56. "[\"123\", \"123\"]"
57. ]
58. }
59. }
60. },
61. "rejectedPlans" : []
62. },
63. "serverInfo" : {
64. "host" : "kf-PC",
65. "port" : 27017,
66. "version" : "3.4.9",
67. "gitVersion" : "876ebee8c7dd0e2d992f36a848ff4dc50ee6603e"
68. },
69. "ok" : 1.0
70. }

 

參考來源： http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-advanced-indexing.html

參考來源：http://281816327.blog.51cto.com/907015/1601473