MongoDB支持复合索引，即将多个键组合到一起创建索引。该方式称为复合索引，或者也叫组合索引，该方式能够满足多键值匹配查询使用索引的情形。其次复合索引在使用的时候，也可以通过前缀法来使用索引。...MongoDB中的复合索引与关系型数据库基本上一致。在关系型数据库中复合索引使用的一些原则同样适用于MongoDB。本文主要描述MongoDB复合索引。.../leshami/article/details/53541978 2、复合索引的一些特性 复合索引可以支持要求匹配多个键的查询 复合索引每一个键的顺序非常重要，这将决定该索引在查询过程中能否被使用到...复合索引支持前导(缀)列索引查询 不能够创建基于哈希索引类型的复合索引 任意复合索引字段不能超过31个 二、复合索引示意图 如下图所示，在集合的userid...5、小结 a、复合索引是基于多个键(列)上创建的索引 b、复合索引在创建的时候可以为其每个键(列)来指定排序方法 c、索引键列的排序方法影响查询在排序时候的操作，方向一致或相反的才能被匹配
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Ｍysql联合 索引(复合索引)的使用原则 命名规则：表名_字段名 需要加索引的字段，要在where条件中。 数据量少的字段不需要加索引。...只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。...因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。...3，索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。...因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。...在为BLOB和TEXT类型的数据列创建索引时，必须对索引的长度做出限制；MySQL所允许的最大索引全文索引文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串（也就是字段内容开头的字符）进行检索操作...如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以的形式出现，这对MySQL来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。...这类场合正是全文索引（full-textindex）可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。...查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。
一般Mongo检索一个不能完全覆盖某个查询的索引时，会发生这种情况，举个例子： ?...虽然n降为2了（译者注：在更上面的例子中，n是3），nscanned 和nscannedObjects 还是3， Mongo检索timestamp索引的[2,4]区间，这个区间内的三条记录中，有两条非匿名的...和所有数据库一样，字段的顺序在MongoDB的复合索引中至关重要。如果索引以anonymous字段为前缀，Mongo可以直接跳到非匿名评论对应的记录。...总结 针对一个包含等式过滤，范围过滤和排序字段的查询，建立的复合索引的字段优先级，可以参考下面的规则 将所有等式过滤字段放在复合索引中最靠前的部分。 其次放入排序字段。...最后，如果一张表上有多个索引，有时业务指定Hint可能会比MongoDB使用查询优化器选择的索引更好。 讲完了，对于包含多个字段的复杂查询，建立复合索引是需要技巧的。希望本篇文章能够帮助到你。
摘要： 对于MongoDB的多键查询，创建复合索引可以有效提高性能。 什么是复合索引？ 复合索引，即Compound Index，指的是将多个键组合到一起创建索引，这样可以加速匹配多个键的查询。...不妨通过一个简单的示例理解复合索引。...但是，IXSCAN使用的是name与age的复合索引；FETCH即根据索引去查询文档，不需要过滤。 这个示例的数据量太小，并不能看出什么问题。...创建复合索引 没有为projectId和createAt创建复合索引是个尴尬的错误，赶紧补救一下： db.events.createIndex({projectId:1,createTime:-1},{...对比使用复合索引前后的结果，发现totalDocsExamined从28338降到了0,表示使用复合索引之后不再需要去查询文档，只需要扫描索引就好了，这样就不需要去访问磁盘了，自然快了很多。
只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列（如一个整数类型的数据列）来创建索引。 2、唯一索引 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。...DROP INDEX ind_user_info_name ON user_info; DROP INDEX uni_user_info_pass ON user_info; 创建一个唯一性复合索引：...CREATE UNIQUE INDEX uni_user_info_pass ON user_info(name,pass); 然后执行插入操作： 在这里因为是复合型索引，只有当任意两条数据name-pass...关于普通复合索引index这里就不再详细执行截图描述，只需要注意下面这形式的索引意义就OK了！！！！...当建立复合索引index(column1,column2,column3),这就相当于建立了以下三个索引： index(column1), index(column1,column2) index(column1
复合索引可以被视为一系列向量转换的逐步过程，它结合了一种或多种索引方法来构建出“理想”的索引。...什么是复合索引 复合索引的概念可以通过一个有趣的类比来理解：就像乐高积木，每一块都能堆叠在另一块之上，创造出从精美的艺术品到混乱的结构的各种可能性。...流行的复合索引 IVFADC 在掌握了使用 index_factory 快速构建复合索引的方法后，让我们探索一些流行且性能卓越的索引组合。其中，IVFADC 是一个值得关注的索引类型。...各种nprobe值的搜索时间（顶部）和召回率（底部） HNSW索引：结合速度与召回率的强有力复合索引 层次可导航的小世界（HNSW）图与倒排文件（IVF）的结合，构成了一种功能强大的复合索引。...希望本文的介绍能够帮助读者深入理解复合索引的内部机制，并掌握如何设计和测试适合自己特定业务场景的索引结构。
MySQL的索引对查询速度的提高非常明显，但是索引种类很多，如复合索引、单列索引，那它们有什么区别和联系呢?下面我会对两者进行分析。...通过上面表格，我们会发现，复合索引( name, age, nickname)和它们三列的单个索引是有区别的（该案例不做复合索引和单列索引的性能分析）主要区别有以下几点： 复合索引中，只有最左边的一列单独使用才会触发索引...单表复合索引的性能分析 ?...然后第四行是使用了复合索引的第一列 name 和非复合索引中的列作为查询条件，rows 同样是2，非相连的两列作为查询条件时，复合索引相当于使用了第一列作为查询条件。...条件查询时，尽可能所有字段都有索引（如sex这种情况例外，因为sex的值只有三个，冗余性太高，定位比较差，不如全表检索快），这样能提高很多效率。
倒排索引 倒排索引用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。...为每个单词都进行类似处理，最终获得的结果，就叫倒排索引。...左边的所有单词项，称之为词典，而每个词典项（如'hello'），指向一个倒排记录表（如[1,3]） 建立过程 通过以下的步骤，可以为文档集建立倒排索引 获取每个文档的单词表（代码 give_word_list...合并重复词典项（代码 merge_index） 由上可见，很多单词同时出现在不同的文档，所以这个列表的词典项有重复。因为已经进行排序，可以用简单的算法将相同词典项合并。...倒排索引至此已完全建立。 搜索 依照前文，我们已经可以求两个集合的交集并集，有了倒排索引，就能进行布尔查询。 例如，要求文档集中包含"i"和"can"的文档号。可进行如下操作： 1.
，但是我查询要按降序，我只需要从右端开始遍历即可满足需求，反之亦然 MIN 0 1 2 3 4 5 6 7 MAX MongoDB的复合索引结构 官方介绍：MongoDB supports compound...复合索引结构示意图如下所示： 该索引刚好和我们讨论的是一样的，userid顺序，score倒序。 我们需要直面第二个问题：复合索引在使用时需不需要在乎方向？...，所以需要从左侧开始遍历 从倒序顺序中找小于某个值的数据，势必会扫描很多无用数据，然后丢弃，当前场景下找大于某个值才是最佳方案 所以MongoDB为了更多场景考虑，在该种情况下，放弃了复合索引，选用其他的索引...db.sku_main.ensureIndex({"orgCode": 1, "_id": -1},{background:true}); 犯的错误一模一样，所以MongoDB放弃了复合索引的使用，该为单列索引...，如对无索引字段排序需要控制数据量级（32M） MongoDB数据库复合索引在使用中一定要注意其方向，要完全理解其逻辑，避免索引失效 最后 如果你觉得这篇内容对你挺有帮助的话： 当然要点赞支持一下啦~
，但是我查询要按降序，我只需要从右端开始遍历即可满足需求，反之亦然 MIN 0 1 2 3 4 5 6 7 MAX MongoDB的复合索引结构 官方介绍：MongoDB supports compound...复合索引结构示意图如下所示： ? 该索引刚好和我们讨论的是一样的，userid顺序，score倒序。 我们需要直面第二个问题：复合索引在使用时需不需要在乎方向？...，所以需要从左侧开始遍历 从倒序顺序中找小于某个值的数据，势必会扫描很多无用数据，然后丢弃，当前场景下找大于某个值才是最佳方案 所以MongoDB为了更多场景考虑，在该种情况下，放弃了复合索引，选用其他的索引...db.sku_main.ensureIndex({"orgCode": 1, "_id": -1},{background:true}); 犯的错误一模一样，所以MongoDB放弃了复合索引的使用，...，如对无索引字段排序需要控制数据量级（32M） MongoDB数据库复合索引在使用中一定要注意其方向，要完全理解其逻辑，避免索引失效
看到ASK TOM的一篇文章，挺有感触的。 http://asktom.oracle.com/pls/apex/f?...p=100:11:0::::P11_QUESTION_ID:32812348052 主要问的是ROWNUM的问题。...第一个SQL是先找到ROWNUM的记录，然后排序。 第二个SQL是先ORDER BY排序，再找ROWNUM的记录。 因此两种查询得到的答案不同，当然有时也会碰巧相同。...另外，如果表有索引，那么对于第二个SQL，可以从后面的记录开始读，避免排序。...这个讨论是2001年的，不知道是不是版本的问题？我用的是10g。 还请高手指点！
一、复合索引前导列特性 在 MySQL 中如果创建了符合索引，例如创建复合索引（name，salary，dept），就相当于创建了（name，salary，dept）、（name，salary）和 （name...） 三个索引，这被称为复合索引前导列特性，因此在创建复合索引时应该将从常用作为查询条件的列放在最左边，依次递减。...以下列举除了未使用索引的情况和使用索引的情况： # 未使用索引 select * from employee where salary=8000; select * from employee where...dept='部门A'; select * from employee where salary=8000 and dept='部门A'; # 使用索引 select * from employee
我们知道索引至关重要，合理的索引使用能够在很大程度上改善数据库的性能。然而很多人都会走入这样一个误区：走索引的SQL语句的性能一定比全表扫描好。真的是这样吗？...接下来我们继续测试： 以下是单列索引，对之前的查询条件做了修改： ? 查看执行计划： ? 此时物理读为3994. 创建复合索引，并再次执行相同操作： ? 再次查看执行计划： ?...相同的操作逻辑读降为原来的十分之一。说明复合索引的效率在合理的场景下效率更高。 但是索引真的是万能的吗？我们继续测试 在没有索引的情况下修改查询条件执行以下语句： ? 查看执行计划： ?...我们看上面的查询条件就能知道，当要访问的数据量占所有数据的比例较高的时候，此时全表扫描可以通过多块读加快速度，而索引则需要一条一条地进行检索，因此性能反而变差。...所以，并不是所有使用索引的SQL性能都比全表扫描好。 前面分析到，在某些场景下，如何使用适当的复合索引，能够很大程度提高性能。那么接下来我们将通过真实案例来说明，如何创建高性能的复合索引。
很显然，如果我们建立一个复合索引，那么索引扫描返回的行数将大大减少，这样也就大大减少了在表上访问并进行过滤的数据量。...很多文档不是介绍说，复合索引要把选择性最好的列放在最前面吗？要回答这个问题，得首先了解索引的基本原理，包括Oracle数据库对索引是如何存储的、是怎样通过索引来检索索引数据的。...值得注意的是，对于非唯一索引来说，每个值所对应的ROWID，也是索引值的一部分，所以在组成索引的各个列值均相等的情况下，会按ROWID为顺序进行排序。...这种设计，能够使分枝节点存储更多的条目，减少了分枝节点数，特别是在多列复合索引中，对于很大的表，甚至可以减少B Tree树的高度。...由于Oracle索引的这个特性，使得IS NULL这种条件的SQL不能够使用索引。但是我们可以通过建复合索引的形式来使这种SQL也能够使用索引。
数据检索的玄铁剑——索引 在现实生活中，如果你想使用新华字典查询一个字，在没有背下来具体页码的情况下，第一步多半是打开目录，根据拼音首字母快速的锁定目标数据所在的位置范围。...-3 本质上，索引是一种用于提高数据检索效率的技术，它可以是一种复杂的数据结构（Hash，B Tree……），也可以就是一个简单的下标。...本地索引，即索引数据和被索引的数据在一起。 全局索引，则不考虑索引数据与被索引数据的分布关系，索引数据按索引表的主键列独立组织。...通常会应用在已知主键约束的前提下，还需要对非主键查询的场景。 索引的代价 唯物辩证法告诉我们，任何事物都是对立统一的。既然索引能提高检索效率，就一定会付出一些代价。...最后 在这篇文章中，我们聊了聊索引的相关知识，作为数据检索的玄铁剑，我们虽然没有聚焦于某些具体的索引，但是以上帝视角重新审视了索引的微观存在与宏观运用。
python做全文检索引擎 ** 最近一直在探索着如何用python实现像百度那样的关键词检索功能。说起关键词检索，我们会不由自主地联想到正则表达式。...正则表达式是所有检索的基础，python中有个re类，是专门用于正则匹配。然而，光光是正则表达式是不能很好实现检索功能的。 python有一个whoosh包，是专门用于全文搜索引擎。...whoosh在国内使用的比较少，而它的性能还没有sphinx/coreseek成熟，不过不同于前者，这是一个纯python库，对python的爱好者更为方便使用。...具体的代码如下 安装 输入命令行 pip install whoosh 需要导入的包有: fromwhoosh.index import create_in fromwhoosh.fields import...value.find(w) + len(w) yield t def chinese_analyzer(): return ChineseTokenizer() 构建索引的函数
缺点： 索引字段越多，创建的索引越多，每个索引都会增加磁盘空间的开销； 索引越多对查询效率提升越高，但对需要更新索引的增删改操作会有效率影响； 复合索引使用建议：单表最好不要超过1个复合索引，单个复合索引最好不超过...最左匹配原则 复合索引遵从最左匹配原则，顾名思义，在组合索引中，最左侧的字段优先匹配。因此，在创建组合索引时，where子句中使用最频繁的字段放在组合索引的最左侧。...index类型表示Mysql会对整个索引进行扫描，只要是索引或索引的一部分Mysql就可能会采用index方类型的方式扫描。由于此种方式是一条数据一条数据查找，性能并不高。...所以结论是：如果单个字段为复合索引的首个字段，则会正常走索引；如果单个字段是复合索引的其他字段，且仅有该字段出现在select后面，则会走index类型索引；而其他情况，则走全表扫描。...如果仅用复合聚集索引的非起始列（c2）作为查询条件的话，复合索引是不起任何作用的。 对于一张表来说，如果有复合索引（c1，c2），则无需再建单一索引（c1）。
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