MongoDB 单键(列)索引

MongoDB支持基于集合文档上任意列创建索引。缺省情况下,所有的文档的_id列上都存在一个索引。基于业务的需要,可以基于一些重要的查询和操作来创建一些额外的索引。这些索引可以是单列,也可是多列(复合索引),多键索引,地理空间索引,文本索引以及哈希索引等。 本文主要描述在基于文档上的单列来创建索引。

一、创建语法

    语法:db.collection.createIndex(keys, options)

    keys:
            一个包含字段和值键值对的文档,指定该键即在该键上创建索引,如{age:1}
            创建索引时可以指定索引为升序或者降序,索引键之后的值为1为升序,-1为降序
            可以基于多个键创建索引,每一个键上可以指定升序或降序

    options
            该options为创建索引时的相关选项,该选项为文档类型,以下列出几个常用的选项:

            background  boolean  可选选项(缺省值false) 
                    是否在后台创建索引(不阻塞数据库活动),其值为布尔型,即true或false

            unique boolean       可选选项(缺省值false)
                    用于指定创建的索引是否唯一,其值为布尔型,即true或false

            name    string         可选选项
                    是否指定索引的名字。在未指定的情况下,MongoDB会产生一个由键名+排序构成的索引名

            partialFilterExpression document  可选选项
                    部分过滤表达式,如果指定,索引只引用匹配过滤器表达式的文档。      
                    常用的过滤器包括:
                            equality expressions (i.e. field: value or using the $eq operator),
                            $exists: true expression,
                            $gt, $gte, $lt, $lte expressions,
                            $type expressions,
                            $and operator at the top-level only

            sparse  boolean      可选选项(缺省值false)
                    指定该索引是否为间隙索引,间隙索引占用更少的磁盘空间
                    从3.2版本之后,MongoDB支持部分索引,部分索引是间隙索引的超集
                    如果使用MongoDB,建议优先使用部分索引

            expireAfterSeconds  integer 可选选项
                    指定一个值,以秒为单位,即TTL值,用于控制多久MongoDB保留此集合中的文档
                    该选项适用于TTL索引

            storageEngine   document 可选选项
                    允许用户在创建索引时指定每个索引所使用的存储引擎的配置。
                    该引擎选项的值形式为: { <storage-engine-name>: <options> }
                    存储引擎配置在创建索引是被验证以及记录到oplog,支持副本集成员使用不同的存储引擎          

二、单键(列)索引示意图

如下图所示,基于文档score键(列)创建一个单键索引

三、演示创建单列索引

1、演示环境

> db.version()
3.2.10
> db.example.find({},{"_id":0})
{ "id" : 1, "ename" : "leshami", "blog" : "http://blog.csdn.net/leshami", "name" : "robinson_0612" }

演示集合数据,可以参考:http://blog.csdn.net/leshami/article/details/52672310

//查看任意的一个文档
> db.persons.find().limit(1).pretty()
{
        "_id" : ObjectId("5812cbaaa129eed14b46458d"),
        "name" : "robinson.cheng",
        "age" : 25,
        "email" : "robinson.cheng@qq.com",
        "score" : {
                "c" : 89,
                "m" : 96,
                "e" : 87
        },
        "country" : "USA",
        "books" : [
                "JS",
                "C++",
                "EXTJS",
                "MONGODB"
        ]
}

//查看当前集合上已经存在的索引
> db.persons.getIndexes()
[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1  //该集合上只有一个基于_id的缺省索引
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "test.persons"
        }
]                               

2、创建单键(列)索引

//下面我们基于集合persons上文档age列来创建一个升序索引
> db.persons.createIndex({age:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,  //索引创建前的索引数目为1
        "numIndexesAfter" : 2,   //索引创建后的索引数目为2
        "ok" : 1
}
> 

//下面使用explain方法查看索引是否被使用
//有关获取执行计划的方法可查看:http://blog.csdn.net/leshami/article/details/53521990
> db.persons.find({age:25}).explain()
{
  "queryPlanner" : {
           ..............
          "winningPlan" : {
                  "stage" : "FETCH",
                  "inputStage" : {
                          "stage" : "IXSCAN", //此处提示使用索引扫描
                          "keyPattern" : {
                                  "age" : 1
                          },
                          "indexName" : "age_1",//索引名字为age列+排列顺序  
                          "isMultiKey" : false, //是否为多键索引
                          "isUnique" : false,   //是否为唯一索引
                          "isSparse" : false,   //是否为间隙索引
                          "isPartial" : false,  //是否为部分索引
                          "indexVersion" : 1,   //索引的版本
                          "direction" : "forward",//索引查询的方向
                          "indexBounds" : {
                                  "age" : [
                                          "[25.0, 25.0]"
                 .........
  "ok" : 1
}

//下面通过$gt过滤,这个也将会使用到索引,此处省略执行计划
> db.persons.find({age:{$gt:25}}).explain()

3、基于内嵌文档列创建单列索引

//MongoDB支持在内嵌文档上列上创建单列索引,创建方法与文档上单列创建方法类似。
//在内嵌文档列上的创建,可以使用"." 方式来创建。即内嵌文档列.成员名的方法。
//在内嵌文档中使用索引进行等值匹配,其字段的顺序应该实现精确配置。 

//下面在内嵌文档score.c上创建索引
> db.persons.createIndex({"score.c":1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 2,
        "numIndexesAfter" : 3,
        "ok" : 1
}

//查看score.c值为89的查询的执行计划
> db.persons.find({"score.c":89}).explain()
{
 "queryPlanner" : {
   .......
         "winningPlan" : {
                 "stage" : "FETCH",
                 "inputStage" : {
                         "stage" : "IXSCAN",  //基于索引扫描
                         "keyPattern" : {
                                 "score.c" : 1
                         },
                         "indexName" : "score.c_1", //索引的名字
                         "isMultiKey" : false,
                         "isUnique" : false,
                         "isSparse" : false,
                         "isPartial" : false,
                         "indexVersion" : 1,
                         "direction" : "forward",
                         "indexBounds" : {
                                 "score.c" : [
                                         "[89.0, 89.0]"
       ............
 "ok" : 1
}

4、基于内嵌文档创建索引

//基于内嵌文档创建索引只需要指定内嵌文档键(列)即可
//基于内嵌文档创建索引包含嵌入文档的全部内容,而不是嵌入文档的部分列

> db.persons.createIndex({score:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 3,
        "numIndexesAfter" : 4,
        "ok" : 1
}

//查看基于内嵌文档查询的执行计划及其统计信息
> db.persons.find({score:{c:89,m:96,e:87}}).explain("executionStats")
{
    "queryPlanner" : {
    ........
    },
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 1,            //返回一个文档
        "executionTimeMillis" : 0,
        "totalKeysExamined" : 1,   //总共检查的键为1个
        "totalDocsExamined" : 1,   //总共检查的文档为1个
        "executionStages" : {
            "stage" : "FETCH",
            "nReturned" : 1,
            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
            "works" : 2,
            "advanced" : 1,
            "needTime" : 0,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 0,
            "restoreState" : 0,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "docsExamined" : 1,
            "alreadyHasObj" : 0,
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN",
                "nReturned" : 1,
                "executionTimeMillisEstimate" : 0,
                "works" : 2,
                "advanced" : 1,
                "needTime" : 0,
                "needYield" : 0,
                "saveState" : 0,
                "restoreState" : 0,
                "isEOF" : 1,
                "invalidates" : 0,
                "keyPattern" : {
                    "score" : 1
                },
                "indexName" : "score_1",
                "isMultiKey" : false,
                "isUnique" : false,
                "isSparse" : false,
                "isPartial" : false,
                "indexVersion" : 1,
                "direction" : "forward",
                "indexBounds" : {
                    "score" : [
                        "[{ c: 89.0, m: 96.0, e: 87.0 }, { c: 89.0, m: 96.0, e: 87.0 }]"
                    ]
                },
                "keysExamined" : 1,
                "dupsTested" : 0,
                "dupsDropped" : 0,
                "seenInvalidated" : 0
            }
        }
     ..........
    "ok" : 1
}

5、查看集合上已经存在的索引

//从下面的查询可知,当前persons集合上存在4个索引
> db.persons.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test.persons"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "age" : 1
        },
        "name" : "age_1",
        "ns" : "test.persons"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "score.c" : 1
        },
        "name" : "score.c_1",
        "ns" : "test.persons"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "score" : 1
        },
        "name" : "score_1",
        "ns" : "test.persons"
    }
]

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏FSociety

SQL中GROUP BY用法示例

GROUP BY我们可以先从字面上来理解,GROUP表示分组,BY后面写字段名,就表示根据哪个字段进行分组,如果有用Excel比较多的话,GROUP BY比较类...

5.2K20
来自专栏华章科技

穿越十年后看互联网+:家电行业的金矿在哪里?

现在市场上炒得火热的智能家居未来出路在何方?做智能家居的创业者应该注意哪些机会?传统家电厂商又到底如何借助互联网进行转型?本文以智能空调为例,用故事的形式,提前...

8410
来自专栏腾讯NEXT学位

今天我就说三句话

11720
来自专栏Ken的杂谈

【系统设置】CentOS 修改机器名

18230
来自专栏web前端教室

你可以从面试中学到什么?

讲一下我对面试的一些。。。“偏见”,哈哈,熟悉我的同学们一定要批判的读接下来的内容哈。

12400
来自专栏非著名程序员

「我真的没有改需求」

12110
来自专栏非著名程序员

这是对付产品经理的一副毒药,程序员慎入

程序员和产品经理的日常就像是一对天生的冤家,为了需求的实现,几乎天天在争吵。这不,就在昨天各大技术和产品群里一个程序员暴打产品经理的视频火了,被广泛传播。

12520
来自专栏前端桃园

知识体系解决迷茫的你

最近在星球里群里都有小伙伴说道自己对未来的路比较迷茫,一旦闲下来就不知道自己改干啥,今天我这篇文章就是让你觉得一天给你 25 个小时你都不够用,觉得睡觉都是浪费...

22440
来自专栏腾讯大讲堂的专栏

白底黑字or黑底白字,眼睛更喜欢哪一个?

12310
来自专栏haifeiWu与他朋友们的专栏

复杂业务下向Mysql导入30万条数据代码优化的踩坑记录

从毕业到现在第一次接触到超过30万条数据导入MySQL的场景(有点low),就是在顺丰公司接入我司EMM产品时需要将AD中的员工数据导入MySQL中,因此楼主负...

30440

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券

年度创作总结 领取年终奖励