MongoDB索引
MongoDB索引
- 优点：索引建的好，可以提高查询效率几个数量级
- 缺点：索引建的越多，在插入，更新，删除的时候产生额外开销越大。
使用上的限制
- 索引不能被以下的查询使用： 1.正则表达式及非操作符，如 nin, not, 等。 2.算术运算符，如
MongoDB索引分类
- _id默认的单字段唯一索引
- 单字段索引：建立在集合单一字段上的索引
- 复合索引：建立在集合多个字段上的索引
- Multikey索引：如果一个字段是一个数组，在这个字段上面创建索引。Mongodb会自己决定，是否要把这个索引建成Multikey Index。
- 地理空间索引：基于坐标平面查找的索引（使用场景较为特殊，暂不探讨）
- 文本索引：支持文档内的字符串查找
- hash索引：Hash索引对key进行hash计算然后创建索引，该索引只支持等于查询，不支持区间查询。
单字段索引
创建索引的api，3.0之后使用createIndex，ensureIndex已经废弃 * 对于单字段索引，排序的顺序是升序还是降序无关紧要
文档字段索引
db.records.createIndex( { userid: 1 } )
//下列查询语句可以使用到该索引
db.records.find( { userid: 2 } )
db.records.find( { userid: { $gt: 10 } } )子文档字段索引
db.people.createIndex( { "address.zipcode": 1 } )子文档索引
//示例数据
{
_id: ObjectId(...),
metro: {
city: "New York",
state: "NY"
},
name: "Giant Factory"
}
//创建索引
db.factories.createIndex( { metro: 1 } )
//下列查询会用到该索引
db.factories.find( { metro: { city: "New York", state: "NY" } } )
//该查询不会用到子文档索引，因为子文档字段顺序不匹配
db.factories.find( { metro: { state: "NY", city: "New York" } } )复合索引
//创建复合索引
db.events.createIndex( { "username" : 1, "date" : -1 } )
//下面2个查询将使用上面的索引（一升一降）
db.events.find().sort( { username: 1, date: -1 } )
db.events.find().sort( { username: -1, date: 1 } )
//下面这个查询将使用不到上面的索引
db.events.find().sort( { username: 1, date: 1 } )- 如果选择了如何复合索引，实际上可以支持三种查询
{ "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }
- { "item": 1}
- { "item": 1, "location": 1}
- { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }
MultiKey索引
//创建MultiKey索引
db.inventory.createIndex( { ratings: 1 } )
//精确匹配查找ratings数组为5,9
db.inventory.find( { ratings: [ 5, 9 ] } )
//找到数据：
{ _id : 5, type : "food" , item : "bbb" ,ratings : [ 5 , 9 ] }文本索引
//在comments字段上建立文本索引
db.reviews.createIndex( { comments: "text" } )
//在subject和comments字段上建立文本索引
db.reviews.createIndex(
{
subject: "text",
comments: "text"
}
)
//在文档内所有字符串类型的字段上建立文本索引
db.collection.createIndex( { "$**": "text" } )哈希索引
//在字段a上建立hash索引
db.active.createIndex( { a: "hashed" } )喜欢 (4)or分享 (0)
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原始发表：2016-02-04)，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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