本篇文章帶你了解MongoDB，介紹一下MongoDB中豐富的索引類型，希望對大家有所幫助！

MongoDB的索引和MySql的索引的作用和優(yōu)化要遵循的原則基本相似,MySql索引類型基本可以區(qū)分為:

• 單鍵索引 – 聯(lián)合索引
• 主鍵索引(聚簇索引) – 非主鍵索引(非聚簇索引)

在MongoDB中除了這些基礎(chǔ)的分類之外,還有一些特殊的索引類型,如: 數(shù)組索引 | 稀疏索引 | 地理空間索引 | TTL索引等.

為了下面方便測試我們使用腳本插入以下數(shù)據(jù)

for(var i = 0;i < 100000;i++){     db.users.insertOne({         username: "user"+i,         age: Math.random() * 100,         sex: i % 2,         phone: 18468150001+i     }); }

單鍵索引

單鍵索引即索引的字段只有一個,是最基礎(chǔ)的索引方式.

在集合中使用username字段,創(chuàng)建一個單鍵索引,MongoDB會自動將這個索引命名為username_1

db.users.createIndex({username:1}) 'username_1'

在創(chuàng)建索引后查看一下使用username字段的查詢計劃,stage為IXSCAN代表使用使用了索引掃描

db.users.find({username:"user40001"}).explain() {     queryPlanner:     {       winningPlan:       {          ......         stage: 'FETCH',         inputStage:          {             stage: 'IXSCAN',            keyPattern: { username: 1 },            indexName: 'username_1',            ......         }       }      rejectedPlans: [] ,    },    ......    ok: 1  }

在索引優(yōu)化的原則當(dāng)中,有很重要的原則就是索引要建立在基數(shù)高的的字段上,所謂基數(shù)就是一個字段上不重復(fù)數(shù)值的個數(shù),即我們在創(chuàng)建users集合時年齡出現(xiàn)的數(shù)值是0-99那么age這個字段將會有100個不重復(fù)的數(shù)值,即age字段的基數(shù)為100,而sex這個字段只會出現(xiàn)0 | 1這個兩個值,即sex字段的基礎(chǔ)是2,這是一個相當(dāng)?shù)偷幕鶖?shù),在這種情況下,索引的效率并不高并且會導(dǎo)致索引失效.

下面就船艦一個sex字段索引,來查詢執(zhí)行計劃會發(fā)現(xiàn),查詢時是走的全表掃描,而沒有走相關(guān)索引.

db.users.createIndex({sex:1}) 'sex_1'  db.users.find({sex:1}).explain() {    queryPlanner:    {       ......      winningPlan:       {          stage: 'COLLSCAN',         filter: { sex: { '$eq': 1 } },         direction: 'forward'       },      rejectedPlans: []    },   ......   ok: 1  }

聯(lián)合索引

聯(lián)合索引即索引上會有多個字段,下面使用age和sex兩個字段創(chuàng)建一個索引

db.users.createIndex({age:1,sex:1}) 'age_1_sex_1'

然后我們使用這兩個字段進行一次查詢,查看執(zhí)行計劃,順利地走了這條索引

db.users.find({age:23,sex:1}).explain() {    queryPlanner:    {       ......      winningPlan:       {          stage: 'FETCH',         inputStage:          {             stage: 'IXSCAN',            keyPattern: { age: 1, sex: 1 },            indexName: 'age_1_sex_1',            .......            indexBounds: { age: [ '[23, 23]' ], sex: [ '[1, 1]' ] }          }       },      rejectedPlans: [],    },   ......   ok: 1   }

數(shù)組索引

數(shù)組索引就是對數(shù)組字段創(chuàng)建索引,也叫做多值索引,下面為了測試將users集合中的數(shù)據(jù)增加一部分數(shù)組字段.

db.users.updateOne({username:"user1"},{$set:{hobby:["唱歌","籃球","rap"]}}) ......

創(chuàng)建數(shù)組索引并進行查看其執(zhí)行計劃,注意isMultiKey: true表示使用的索引是多值索引.

db.users.createIndex({hobby:1}) 'hobby_1'  db.users.find({hobby:{$elemMatch:{$eq:"釣魚"}}}).explain() {     queryPlanner:     {       ......      winningPlan:       {          stage: 'FETCH',         filter: { hobby: { '$elemMatch': { '$eq': '釣魚' } } },         inputStage:          {             stage: 'IXSCAN',            keyPattern: { hobby: 1 },            indexName: 'hobby_1',            isMultiKey: true,            multiKeyPaths: { hobby: [ 'hobby' ] },            ......            indexBounds: { hobby: [ '["釣魚", "釣魚"]' ] } }           },      rejectedPlans: []    },   ......   ok: 1  }

數(shù)組索引相比于其它索引來說索引條目和體積必然呈倍數(shù)增加,例如平均每個文檔的hobby數(shù)組的size為10,那么這個集合的hobby數(shù)組索引的條目數(shù)量將是普通索引的10倍.

聯(lián)合數(shù)組索引

聯(lián)合數(shù)組索引就是含有數(shù)組字段的聯(lián)合索引,這種索引不支持一個索引中含有多個數(shù)組字段,即一個索引中最多能有一個數(shù)組字段,這是為了避免索引條目爆炸式增長,假設(shè)一個索引中有兩個數(shù)組字段,那么這個索引條目的數(shù)量將是普通索引的n*m倍

地理空間索引

在原先的users集合上,增加一些地理信息

for(var i = 0;i < 100000;i++){     db.users.updateOne(     {username:"user"+i},     {         $set:{             location:{                 type: "Point",                 coordinates: [100+Math.random() * 4,40+Math.random() * 3]             }         }     }); }

創(chuàng)建一個二維空間索引

db.users.createIndex({location:"2dsphere"}) 'location_2dsphere'  //查詢500米內(nèi)的人 db.users.find({   location:{     $near:{       $geometry:{type:"Point",coordinates:[102,41.5]},       $maxDistance:500     }   } })

地理空間索引的type有很多包含Ponit(點) | LineString(線) | Polygon(多邊形) 等

TTL索引

TTL的全拼是time to live,主要是用于過期數(shù)據(jù)自動刪除,使用這種索引需要在文檔中聲明一個時間類型的字段,然后為這個字段創(chuàng)建TTL索引的時候還需要設(shè)置一個expireAfterSeconds過期時間單位為秒,創(chuàng)建完成后MongoDB會定期對集合中的數(shù)據(jù)進行檢查,當(dāng)出現(xiàn):

MongoDB將會自動將這些文檔刪除,這種索引還有以下這些要求:

• TTL索引只能有一個字段,沒有聯(lián)合TTL索引
• TTL不能用于固定集合
• TTL索引是逐個遍歷后,發(fā)現(xiàn)滿足刪除條件會使用delete函數(shù)刪除,效率并不高

首先在我們文檔上增減一個時間字段

for(var i = 90000;i < 100000;i++){     db.users.updateOne(     {username:"user"+i},     {         $set:{             createdDate:new Date()         }     }); }

創(chuàng)建一個TTL索引并且設(shè)定過期時間為60s,待過60s后查詢,會發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)已經(jīng)不存在

db.users.createIndex({createdDate:1},{expireAfterSeconds:60}) 'createdDate_1'

另外還可以用CollMod命令更改TTL索引的過期時間

db.runCommand({   collMod:"users",   index:{     keyPattern:{createdDate:1},     expireAfterSeconds:120   } })  { expireAfterSeconds_old: 60, expireAfterSeconds_new: 120, ok: 1 }

條件索引

條件索引也叫部分索引(partial),只對滿足條件的數(shù)據(jù)進行建立索引.

只對50歲以上的user進行建立username_1索引,查看執(zhí)行計劃會發(fā)現(xiàn)isPartial這個字段會變成true

db.users.createIndex({username:1},{partialFilterExpression:{     age:{$gt:50}   }}) 'username_1'  db.users.find({$and:[{username:"user4"},{age:60}]}).explain() {    queryPlanner:    {       ......      winningPlan:       {          stage: 'FETCH',         filter: { age: { '$eq': 60 } },         inputStage:          {             stage: 'IXSCAN',            keyPattern: { username: 1 },            indexName: 'username_1',            ......            isPartial: true,            ......          }       },      rejectedPlans: []    },   ......   ok: 1  }

稀疏索引

一般的索引會根據(jù)某個字段為整個集合創(chuàng)建一個索引,即使某個文檔不存這個字段,那么這個索引會把這個文檔的這個字段當(dāng)作null建立在索引當(dāng)中.

稀疏索引不會對文檔中不存在的字段建立索引,如果這個字段存在但是為null時,則會創(chuàng)建索引.

下面給users集合中的部分數(shù)據(jù)創(chuàng)建稀疏索引

for(var i = 5000;i < 10000;i++){   if(i < 9000){     db.users.updateOne(       {username:"user"+i},       { $set:{email:(120000000+i)+"@qq.email"}}     )   }else{     db.users.updateOne(       {username:"user"+i},       { $set:{email:null}}     )   } }

當(dāng)不建立索引使用{email:null}條件進行查詢時,我們會發(fā)現(xiàn)查出來的文檔包含沒有email字段的文檔

db.users.find({email:null}) {    _id: ObjectId("61bdc01ba59136670f6536fd"),   username: 'user0',   age: 64.41483801726282,   sex: 0,   phone: 18468150001,   location:    {      type: 'Point',     coordinates: [ 101.42490900320335, 42.2576650823515 ]    }  } ......

然后對email這個字段創(chuàng)建一個稀疏索引使用{email:null}條件進行查詢,則發(fā)現(xiàn)查詢來的文檔全部是email字段存在且為null的文檔.

db.users.createIndex({email:1},{sparse:true}); 'email_1'  db.users.find({email:null}).hint({email:1}) {    _id: ObjectId("61bdc12ca59136670f655a25"),   username: 'user9000',   age: 94.18397576757012,   sex: 0,   phone: 18468159001,   hobby: [ '釣魚', '乒乓球' ],   location:    {      type: 'Point',     coordinates: [ 101.25903151863596, 41.38450145025062 ]    },   email: null  } ......

文本索引

文本索引將建立索引的文檔字段先進行分詞再進行檢索,但是目前還不支持中文分詞.

下面增加兩個文本字段,創(chuàng)建一個聯(lián)合文本索引

db.blog.insertMany([   {title:"hello world",content:"mongodb is the best database"},   {title:"index",content:"efficient data structure"} ])  //創(chuàng)建索引 db.blog.createIndex({title:"text",content:"text"}) 'title_text_content_text' //使用文本索引查詢 db.blog.find({$text:{$search:"hello data"}}) {    _id: ObjectId("61c092268c4037d17827d977"),   title: 'index',   content: 'efficient data structure'  }, {    _id: ObjectId("61c092268c4037d17827d976"),   title: 'hello world',   content: 'mongodb is the best database'  }

唯一索引

唯一索引就是在建立索引地字段上不能出現(xiàn)重復(fù)元素,除了單字段唯一索引還有聯(lián)合唯一索引以及數(shù)組唯一索引(即數(shù)組之間不能有元素交集 )

//對title字段創(chuàng)建唯一索引 db.blog.createIndex({title:1},{unique:true}) 'title_1' //插入一個已經(jīng)存在的title值 db.blog.insertOne({title:"hello world",content:"mongodb is the best database"}) MongoServerError: E11000 duplicate key error collection: mock.blog index: title_1 dup key: { : "hello world" } //查看一下執(zhí)行計劃,isUnique為true db.blog.find({"title":"index"}).explain() {    queryPlanner:    {       ......      winningPlan:       {          stage: 'FETCH',         inputStage:          {             stage: 'IXSCAN',            keyPattern: { title: 1 },            indexName: 'title_1',            isMultiKey: false,            multiKeyPaths: { title: [] },            isUnique: true,            ......          }       },      rejectedPlans: []    },   .......   ok: 1  }

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