MongoDB（三）

標籤：mongodb、nosql

一、MongoDB索引

1、索引介紹

   索引在mongodb中被支援，如果沒有索引，mongodb必須掃描每一個文檔集合選擇匹配的查詢記錄。這樣掃描集合效率並不高，因為它需要mongod進程使用大量的資料作遍曆操作。 索引是一種特殊的資料結構，它儲存了小部分簡單的集合資料。索引儲存了一些特殊欄位，並將其排序。 

   從根本上講，索引在mongodb中和其他資料庫系統是類似的。mongodb規定了索引的集合層級、支援索引任何欄位或者子欄位在mongodb文檔集合中。

2、索引最佳化查詢方案 

• 要考慮資料之間的關係，做查詢最佳化。 

• 建立索引支援常見的面向使用者的查詢，確保掃描讀取檔案最小數量。 

• 索引可以最佳化特定情境中的其它業務的效能。

3、排序返回資料

來看看一個索引的具體例子（其實就相當於我們查詢欄位一樣的）

650) this.width=650;" src="http://s3.51cto.com/wyfs02/M00/74/4C/wKiom1YYiRSyyRnvAAFZDyc7LAM551.jpg" title="1.png" alt="wKiom1YYiRSyyRnvAAFZDyc7LAM551.jpg" />

4、索引類型

MongoDB提供了一些不同的索引類型支援的資料和查詢的具體類型

• Default _id (預設_id索引) ：所有mongodb預設都有一個_id欄位索引，如果我們不指定_id的值會自動產生一個ObjectId值。 該_id索引是唯一的，並且可以防止用戶端對_id欄位值相同插入兩個。

# 查詢articles集合的索引db.articles.getIndexes();# 添加titlei欄位索引，並且為升序db.articles.ensureIndex({title:1});#重構索引(慎用)db.articles.reIndex();

   注意：索引定序升序：1，降序-1

• Single Field (單欄位索引) ：mongodb允許定義單個欄位的索引，與default _id一樣，只是欄位不同。

• Compound Index (複合索引[多欄位索引]) ：mongodb中可以自定多個欄位的索引。例如，如果一個複合指標包括{userid：1，score：-1 }，索引排序第一的使用者名稱後，在每一個使用者識別碼值，按得分++倒序++排序。

{    "_id": ObjectId(...),    "item": "Banana",    "category": ["food", "produce", "grocery"],    "location": "4th Street Store",    "stock": 4,    "type": "cases",    "arrival": Date(...)}

建立方法：

# 建立item、stock欄位的複合索引，並且升序排序 db.products.ensureIndex( { "item": 1, "stock": 1 } )注意：Hashed 欄位不能建立索引，如果建立將出現錯誤Application Sort Order 使用案例：降序使用者名稱升序時間。# 查詢結果集中排序 db.events.find().sort( { username: -1, date: 1 } )# 查詢結果集中排序db.user_scores.find().sort({score:-1,date:-1}).limit(1)

• MultiKey Index (多鍵索引) 

官方文檔中給出這樣一個案例：

{    userid:"marker",    address:[        {zip:"618255"},        {zip:"618254"}    ]}# 建立索引,並將zip升序排列db.users.ensureIndex({"address.zip": 1});# 假如我們做這樣的查詢db.users.find({"addr":{"$in":[{zip:"618254"}]}})

注意：你可以建立 多鍵複合索引(multikey compound indexes)

• Geospatial Index (地理空間索引) 

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

• Text Indexes (文本索引) ：文本索引是在2.4版本更新的，提供了文本搜尋文檔中的集合功能，文本索引包含：字串、字元數組。使用$text做查詢操作。 2.6版本 預設情況下使文本搜尋功能。在MongoDB 2.4，你需要使文本搜尋功能手動建立全文索引和執行文本搜尋 

# 建立文本索引 db.articles.ensureIndex({content:"text"});

複合索引可以包含文本索引 稱為：複合文本索引(compound text indexes)，但有限制 ：

• 複合文本索引不能包含任何其他特殊索引類型，比如：多鍵索引(multi-key Indexes) 

• 如果複合文本索引包含文本索引的鍵，執行$text查詢必須相同查詢條件。可能翻譯不對原文： 

        （If the compound text index includes keys preceding the text index key, to perform a $text search, the query 
         predicate must include equality match conditions on the preceding keys1） 

• Hashed Indexes (雜湊碼索引) ：雜湊索引在2.4版本更新的，將實體的的雜湊值作為索引欄位， 

# 給user_scores的score欄位建立一個雜湊索引

db.user_scores.ensureIndex( { score: "hashed" } )

5、索引的屬性

除了眾多索引類型的支援以外，還可以使用各種屬性來調整效能。

• TTL Indexes ：它是一個特殊的索引，可以在某個時間自動的刪除文檔集合的索引。對於一些資訊資料比如說日誌、事件對象、會話資訊，只需要存放在資料庫一個特定期限。 

使用限制：

• 不支援複合索引 

• 必須是date時間類型欄位 

• 如果是date數組，按照最早時間到期。 

注意：TTL index不保證到期時間立即刪除,，背景工作沒60秒運行刪除, 依賴於mongod進程。 

• Unique Indexes 

# 建立唯一索引db.members.ensureIndex( { "user_id": 1 }, { unique: true } )

注意：如果欄位為null，那麼就以null值，但不能重複插入空值。如果collection中有兩個實體唯一索引欄位為空白，則不能建立唯一索引

也就是說，我們還可以利用它作為類似於關係型資料庫的唯一約束。 

# 強制插入空值對象後報錯> db.users.insert({content:"unique testing"})WriteResult({        "nInserted" : 0,        "writeError" : {                "code" : 11000,                "errmsg" : "insertDocument :: caused by :: 11000 E11000 duplicate key error index: test.users.$dsadsadsa  dup key: { : null }"        }})

• Sparse Indexes 

db.addresses.ensureIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )

• background屬性 高效修改/建立索引 ：在項目運行中，如果我們直接採用前面的方法建立索引或者修改索引，那麼資料庫會阻塞建立索引期間的所有請求。mongodb提供了background屬性做幕後處理。 

db.addresses.ensureIndex( { "xmpp_id": 1 }, {background: true } )

   我們知道如果阻塞所有請求，建立索引就會很快，但是使用系統的使用者就需要等待，影響了資料庫的操作，因此可以更具具體情況來選擇使用background屬性

6、索引名稱

# 自動產生索引名稱db.products.ensureIndex( { item: 1, quantity: -1 } )# 被命名為: item_1_quantity_-1# 自訂索引名稱db.products.ensureIndex( { item: 1, quantity: -1 } , { name: "inventory" } )

7 、管理索引 

# 添加/修改索引db.users.ensureIndex({name:"text"});# 刪除集合所有索引db.users.dropIndexes();# 刪除特定索引 (刪除id欄位升序的索引)db.users.dropIndex({"id":1})# 擷取集合索引db.users.getIndexes();# 重構索引db.users.reIndex();

8、索引分類

• Default _id (預設_id索引) 

• Single Field (單欄位索引) 

• Compound Index (複合索引[多欄位索引]) 

• MultiKey Index (多鍵索引) 

• Geospatial Index (地理空間索引) 

• Text Indexes (文本索引) 

• Hashed Indexes (雜湊碼索引)

二、應用舉例

建立單欄位索引：

> db.testcoll.ensureIndex({Name: 1})> db.testcoll.getIndexes()[ {  "v" : 1,  "name" : "_id_",  "key" : {   "_id" : 1  },  "ns" : "test.testcoll" }, {  "v" : 1,  "name" : "Name_1",  "key" : {   "Name" : 1  },  "ns" : "test.testcoll" }]

建立雜湊索引：

> db.testcoll.ensureIndex({Name: "hashed"})> db.testcoll.getIndexes()[ {  "v" : 1,  "name" : "_id_",  "key" : {   "_id" : 1  },  "ns" : "test.testcoll" }, {  "v" : 1,  "name" : "Name_1",  "key" : {   "Name" : 1  },  "ns" : "test.testcoll" }, {  "v" : 1,  "name" : "Name_hashed",  "key" : {   "Name" : "hashed"  },  "ns" : "test.testcoll" }]

刪除雜湊索引：

> db.testcoll.dropIndex("Name_hashed"){ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }> db.testcoll.getIndexes()[ {  "v" : 1,  "name" : "_id_",  "key" : {   "_id" : 1  },  "ns" : "test.testcoll" }, {  "v" : 1,  "name" : "Name_1",  "key" : {   "Name" : 1  },  "ns" : "test.testcoll" }]

刪除單欄位索引：

> db.testcoll.dropIndex({Name: 1}){ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }> db.testcoll.getIndexes()[ {  "v" : 1,  "name" : "_id_",  "key" : {   "_id" : 1  },  "ns" : "test.testcoll" }]

刪除所有索引：

> db.testcoll.dropIndexes()

查看索引是否用到：

> db.testcoll.find({Name:  "User:88"}).explain(){"cursor" : "BasicCursor","isMultiKey" : false,"n" : 1,"nscannedObjects" : 100,"nscanned" : 100,"nscannedObjectsAllPlans" : 100,"nscannedAllPlans" : 100,"scanAndOrder" : false,"indexOnly" : false,"nYields" : 0,"nChunkSkips" : 0,"millis" : 42,"indexBounds" : {},"server" : "www.example.com:27017"}> db.testcoll.find().count()100

通過建立索引可以發現在查詢時只需要一次就行，不用在全文檔掃描：

> db.testcoll.ensureIndex({Name: 1}),{unique: true}{ "unique" : true }> db.testcoll.find({Name:  "User:88"}).explain(){"cursor" : "BtreeCursor Name_1","isMultiKey" : false,"n" : 1,"nscannedObjects" : 1,"nscanned" : 1,"nscannedObjectsAllPlans" : 1,"nscannedAllPlans" : 1,"scanAndOrder" : false,"indexOnly" : false,"nYields" : 0,"nChunkSkips" : 0,"millis" : 0,"indexBounds" : {"Name" : [["User:88","User:88"]]},"server" : "www.example.com:27017"}

指定索引查詢：

> db.testcoll.find({Name:  "User:88"}).hint({Name: 1}).explain()

總結：

   前面只是簡單的介紹了MongoDB的索引及其的使用，在查詢時我們最好可以根據建立的索引來進行查詢，這樣做可以大大節省磁碟IO的開銷。若查詢時沒有相關的索引則極可能遍曆全部文檔，這樣大大降低了效能。在實際使用中建立和使用索引要做到：根據實際的需求建立最合適索引，查詢時也要使用最合適的索引。對於索引的使用前面所講的只是一些皮毛知識，若想深入學習建議可以查閱《資料庫索引設計與最佳化》。

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