MongoDB 索引篇

13432878738

MongoDB 索引篇

索引的简介
　　

索引可以加快查询的速度，但是过多的索引或者规范不好的索引也会影响到查询的速度。且添加索引之后的对文档的删除，修改会比以前速度慢。因为在进行修改的时候会对索引进行更新。　　

　　创建一个简单的索引
　　

db.wsc.ensureIndex({"username":1})　　

　　这样在查找的时候速度回变快
　　

db.wsc.find({usernmae:"jack ma"})　　

　　mongodb限制每个集合最多有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上的索引。
　　
.

　　
复合索引
　　
建立了一个复合索引（建立在多个字段上的索引），如果查询条件包括多个键，这个索引就非常有用
　　

db.users.ensureIndex({'age':1, 'username': 1})　　


查询方式
　　点查询 point query
　　
用于查询单个值（尽管包含这个值的文档可能有多个）
　　

db.users.find({'age': 21})　　

　　可能21岁的人很多，所以这个查询会有很多的结果的返回。
　　

　　
多值查询 multi-value-query
　　
查找多个值相匹配的文档。多值查询也可以理解为多个点查询。
　　

db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}})　　


索引的类型
　　单键索引
　　
就是最普通的的索引
　　

db.users.ensureIndex({'username': 1})　　

　　
唯一索引
　　
确定集合的每一个文档的指定键都是唯一的值
　　

db.users.ensureIndex({'username': 1, unique: true})　　

　　这样创建了一个值，以后再插入数据的时候，username键的值不能重复，否则会插入不成功
　　

　　
多键索引
　　
如果某个键在文档中被标记为数组，那么这个索引就会被标记为多键索引
　　

> db.members.find()　　
{ "_id" : ObjectId("1"), "tags" : [  "ame",  "fear",  "big" ] }
　　
{ "_id" : ObjectId("2"), "tags" : [  "ame",  "fear",  "big",  "chi" ] }
　　
{ "_id" : ObjectId("3"), "tags" : [  "ame",  "jr",  "big",  "chi" ] }
　　

　　当我查找tags='jr'数据时，db会查找所有文档，所以nscanned=3,并且返回一条，此时n=1。
　　

>db.members.find({tags: 'jr'}).explain()　　
{
　　"cursor" : "BasicCursor",
　　"isMultiKey" : false,
　　"n" : 1,
　　"nscanned" : 3,
　　
}
　　

　　然后建立索引
　　

db.members.ensureIndex({tags:1})　　

　　之后我们在对tags='jr'进行查找，此时nscanned=1，并且isMultiKey由原来的false变为true。所以可以说明，mongodb对数组做了多个键的索引，即把所有的数组元素都做了索引。
　　

> db.members.find({tags: 'jr'}).explain()　　
{
　　"cursor" : "BtreeCursor tags_1",
　　"isMultiKey" : true,
　　"n" : 1,
　　"nscannedObjects" : 1,
　　"nscanned" : 1,
　　
}
　　

　　
过期索引
　　
顾名思义就是索引过期之后，相应的数据会被删除。比较适合一些存储一段时间的数据。
　　
和设置单键索引很类似，只是多个expireAfterSeconds参数，单位是秒。
　　

db.collectionName.ensureIndex({key: 1}, {expireAfterSeconds: 10})　　

　　例子 下面建立一个索引，然后数据会在30秒后删除
　　

db.members.ensureIndex({time:1}, {expireAfterSeconds: 30})　　

　　被索引键的值必须是ISODate时间类型,例如new Date()类型。如果是非时间类型，则不会自动删除
　　

　　稀疏索引
　　
使用sparse可以创建稀疏索引和唯一索引
　　

db.users.ensureIndex({'email': 1}, {'unique': true, 'sparse': true})　　

　　创建了稀疏索引的字段，在插入数据的时候无论是否这个字段是否存在都可以插入成功。
　　哈希索引
　　

db.collection.createIndex( { _id: "hashed" } )　　

　　地理位置索引
　　当文档中有这样的数据时
　　

    db.places.insert(　　{
　　loc : { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] },
　　name: "Central Park",
　　category : "Parks"
　　}
　　)
　　
db.places.insert(
　　{
　　loc : { type: "Point", coordinates: [ -73.88, 40.78 ] },
　　name: "La Guardia Airport",
　　category : "Airport"
　　}
　　
)
　　

　　可以创建地理索引
　　

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

　　文本索引

索引管理
　　system.indexes集合中包含了每个索引的详细信息
　　

db.system.indexes.find()　　

　　
1 创建索引
　　
在mongo shell中国有两个方法
　　

    ensureIndex()　　createIndex()
　　

　　例子
　　

db.users.ensureIndex({'username': 1})　　

　　2 getIndexes()查看索引
　　

db.collectionName.getIndexes()　　

　　——————————————————
　　

db.users.getIndexes()　　
[
　　{
　　"v" : 1,
　　"key" : {
　　"_id" : 1
　　},
　　"ns" : "test.users",
　　"name" : "_id_"
　　},
　　{
　　"v" : 1,
　　"key" : {
　　"username" : 1
　　},
　　"ns" : "test.users",
　　"name" : "username_1"
　　}
　　
]
　　

　　3.dropIndex删除索引
　　

> db.users.dropIndex("username_1"){ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }　　

　　或
　　

db.users.dropIndex({"username":1})