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雖然MongoDB的索引在儲存結構上都是一樣的,但是根據不同的應用程式層需求,還是分成了唯一索引(unique)、稀疏索引(sparse)、多值索引(multikey)等幾種類型。
唯一索引
唯一索引在建立時加上 unique:true 的選項即可,建立命令如下:
db.users.ensureIndex({username: 1 }, {unique: true }) |
上面的唯一索引建立後,如果insert一條username已經存在的資料,則會報如下的錯誤:
E11000 duplicate key error index: gardening.users.$username_1 dup key: { : "kbanker" } |
如果你在一個已有資料的collection上建立唯一索引,若唯一索引對應的欄位原來就有重複的資料項目,那麼建立會失敗,我們需要加上一個dropDups的選項來強制將重複的項刪除掉,命令如下例:
db.users.ensureIndex({username: 1 }, {unique: true , dropDups: true }) |
鬆散索引
如果你的資料中一些行中沒有某個欄位或欄位值為null,那麼如果在這個欄位上建立普通索引,那麼無此欄位或值null的行也會參與到索引結構中,佔用相應的空間。如果我們不希望這些值為空白的行參與到我們的索引中,這時候可以採用鬆散索引,鬆散索引只會讓指定欄位不為空白的行參與到索引建立中來。建立一個鬆散索引可以用下面的命令:
db.reviews.ensureIndex({user_id: 1 }, {sparse: true }) |
多值索引
MongoDB可以對一個array類型建立索引,比如像下面的結構,MongoDB可以在tags欄位上建立索引:
{ name: "Wheelbarrow" , tags: [ "tools" , "gardening" , "soil" ] } |
在產生索引時,會為tags中的三個值分別產生三個索引元素,索引中tools,gardening,soil三個值都會指向這同一行資料。相當於分裂成了三個獨立的索引項目。
索引管理索引的建立和刪除
建立和刪除索引的方法有很多種,下面兩個是比較原始的方法,通過對system.indexes這個collection進行相應的寫操作來完成索引的建立:
spec = {ns: "green.users" , key: {‘addresses.zip’: 1 }, name: ‘zip’} db.system.indexes.insert(spec, true ) |
上面命令往system.indexes中寫入一條記錄來建立索引,這條記錄包含了要在上面建立索引的collection的名字空間,索引的資訊,以及索引的名稱。
建立完成後,我們可以通過下面命令找到我們建立的索引:
db.system.indexes.find() { "_id" : ObjectId( "4d2205c4051f853d46447e95" ), "ns" : "green.users" , "key" : { "addresses.zip" : 1 }, "name" : "zip" , "v" : 0 } |
要刪除一個已建立的索引,我們可以使用下面的命令來實現:
use green db.runCommand({deleteIndexes: "users" , index: "zip" }) |
建立索引命令
實際上建立索引還有更方便的命令,那就是ensureIndex,比如我們建立一個open和close兩個欄位的聯合索引,就可以用下面的命令:
db.values.ensureIndex({open: 1 , close: 1 }) |
這個命令會觸發索引建立的兩個過程,一個是將相應的欄位排序,因為索引是按B+樹來組織的,要構建樹,將資料進行排序後能夠提高插入B+樹的效率(第二個過程的效率),在日誌中,你能看到和下面類似的輸出:
Tue Jan 4 09 : 58 : 17 [conn1] building new index on { open: 1.0 , close: 1.0 } for stocks.values 1000000 / 4308303 23 % 2000000 / 4308303 46 % 3000000 / 4308303 69 % 4000000 / 4308303 92 % Tue Jan 4 09 : 59 : 13 [conn1] external sort used : 5 files in 55 secs |
第二個過程是將排序好的資料插入到索引結構中,構成可用的索引:
1200300 / 4308303 27 % 2227900 / 4308303 51 % 2837100 / 4308303 65 % 3278100 / 4308303 76 % 3783300 / 4308303 87 % 4075500 / 4308303 94 % Tue Jan 4 10 : 00 : 16 [conn1] done building bottom layer, going to commit Tue Jan 4 10 : 00 : 16 [conn1] done for 4308303 records 118 .942secs Tue Jan 4 10 : 00 : 16 [conn1] insert stocks.system.indexes 118942ms |
除了日誌中的輸出外,你還可以通過在終端執行currentOp命令來擷取當前操作線程的相關資訊,如下例:
> db.currentOp() { "inprog" : [ { "opid" : 58 , "active" : true , "lockType" : "write" , "waitingForLock" : false , "secs_running" : 55 , "op" : "insert" , "ns" : "stocks.system.indexes" , "query" : { }, "client" : "127.0.0.1:53421" , "desc" : "conn" , "msg" : "index: (1/3) external sort 3999999/4308303 92%" } ] } |
最後一部分就是一個索引構建過程,目前正在執行排序過程,執行到92%。
在後台建立索引
建立索引會對資料庫添加寫鎖,如果資料集比如大,會將線上讀寫資料庫的操作掛起,以等待索引建立結束。這影響了資料庫的正常服務,我們可以通過在建立索引時加background:true 的選項,讓建立工作在後台執行,這時候建立索引還是需要加寫鎖,但是這個寫鎖不會直接獨佔到索引建立完成,而是會暫停為其它讀寫操作讓路,不至於造成嚴重的效能影響。具體方法:
db.values.ensureIndex({open: 1 , close: 1 }, {background: true }) |
離線建立索引
無論如何,索引的建立都會給資料庫造成一定的壓力,從而影響線上服務。如果希望建立索引的過程完全不影響線上服務,我們可以通過將replica sets中的節點先從叢集中剝離,在這個節點上添加相應的索引,等索引添加完畢後再將其添加到replica sets中。這隻需要保證一個條件,就是建立索引的時間不能長於oplog能夠儲存日誌的時間,否則建立完後節點再上線發現再也無法追上primary了,這時會進行resync操作。
索引備份
我們知道,無論是使用mongodump還是mongoexport命令,都只是對資料進行備份,無法備份索引。我們在恢複的時候,還是需要等待漫長的索引建立過程。所以,如果你希望備份的時候帶上索引,那麼最好採用備份資料檔案的方式。
索引壓縮
索引在使用一段時間後,經曆增刪改等操作,會變得比較鬆散,從而戰用不必要的空間,我們可以通過reindex命令,重新組織索引,讓索引的空間佔用變得更小。
http://blog.csdn.net/wxyfighting/article/details/8859445