欧洲站vat激活,网络营销的特点主要体现为(),wordpress 加入自己的页面,郑州包装设计公司索引Index 索引-Indexa) 概述b) 索引的类型b.1) 单字段索引b.2) 复合索引b.3) 其他索引 c) 索引的管理操作c.1) 索引的查看c.2) 索引的创建c.3) 索引的移除 d) 索引的使用d.1) 执行计划d.2) 涵盖的查询 索引-Index
a) 概述
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引MongoDB必须执行全集合扫描即扫描集合中的每个文档以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的特别在处理大量的数据时查询可以要花费几十秒甚至几分钟这对网站的性能是非常致命的。
如果查询存在适当的索引MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
MongoDB索引使用B树数据结构确切的说是B-TreeMySQL是BTree
b) 索引的类型
b.1) 单字段索引
MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引称为单字段索引Single Field Index。
对于单个字段索引和排序操作索引键的排序顺序即升序或降序并不重要因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。
b.2) 复合索引
MongoDB还支持多个字段的用户定义索引即复合索引Compound Index。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成则索引首先按userid正序排序然在每个userid的值内再在按score倒序排序。
b.3) 其他索引
地理空间索引Geospatial Index、文本索引Text Indexes、哈希索引Hashed Indexes。
地理空间索引Geospatial Index
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询MongoDB提供了两种特殊的索引返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。
文本索引Text Indexes
MongoDB提供了一种文本索引类型支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词例如“the”、“a”、“or”而将集合中的词作为词干只存储根词。
哈希索引Hashed Indexes
为了支持基于散列的分片MongoDB提供了散列索引类型它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机但只支持相等匹配不支持基于范围的查询。
c) 索引的管理操作
c.1) 索引的查看
返回一个集合中的所有索引的数组。
db.collection.getIndexes()[{v : 2,key : {_id : 1},name : _id_,ns : articledb.comment}
]v: version 版本号key: 表示在哪个字段上加上索引 1 表示升序 name: 索引的名称默认是 key下划线 如_id_ns: namespace 命名空间
默认_id索引
MongoDB在创建集合的过程中在 _id 字段上创建一个唯一的索引默认名字为 id 该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文
档您不能在_id字段上删除此索引。
注意该索引是唯一索引因此值不能重复即 _id 值不能重复的。在分片集群中通常使用 _id 作为片键。
c.2) 索引的创建
在集合上创建索引
db.collection.createIndex(keys, options)keys: 在哪个字段上加索引
【示例】
1单字段索引示例对 userid 字段建立索引 db.comment.createIndex({userid:1})
{createdCollectionAutomatically : false,numIndexesBefore : 1,numIndexesAfter : 2,ok : 1
}2复合索引对 userid 和 nickname 同时建立复合Compound索引 db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})
{createdCollectionAutomatically : false,numIndexesBefore : 2,numIndexesAfter : 3,ok : 1
}c.3) 索引的移除
可以移除指定的索引或移除所有索引
db.collection.dropIndex(index)index: 指定要删除的索引
【示例】
一删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引 db.comment.dropIndex({userid:1})
{ nIndexesWas : 3, ok : 1 }二所有索引的移除 db.comment.dropIndexes()
{nIndexesWas : 2,msg : non-_id indexes dropped for collection,ok : 1
}提示 _id 的字段的索引是无法删除的只能删除非 _id 字段的索引 d) 索引的使用
d.1) 执行计划
分析查询性能Analyze Query Performance通常使用执行计划解释计划、Explain Plan来查看查询的情况如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。
那么通常我们想知道建立的索引是否有效效果如何都需要通过执行计划查看。
db.collection.find(query,options).explain(options)【示例】
查看根据userid查询数据的情况 db.comment.find({userid:1013}).explain()
{queryPlanner : {plannerVersion : 1,namespace : articledb.comment,indexFilterSet : false,parsedQuery : {userid : {$eq : 1013}},winningPlan : {stage : FETCH,inputStage : {stage : IXSCAN,keyPattern : {userid : 1},indexName : userid_1,isMultiKey : false,multiKeyPaths : {userid : [ ]},isUnique : false,isSparse : false,isPartial : false,indexVersion : 2,direction : forward,indexBounds : {userid : [[\1013\, \1013\]]}}},rejectedPlans : [ ]},serverInfo : {host : 9ef3740277ad,port : 27017,version : 4.0.10,gitVersion : c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766},ok : 1
}关键点看
“stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描 “stage” : “IXSCAN” ,基于索引的扫描
d.2) 涵盖的查询
Covered Queries
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时MongoDB直接从索引返回结果而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。 db.comment.find({userid:1003},{userid:1,_id:0})db.comment.find({userid:1003},{userid:1,_id:0}).explain()
