微信搜索
江南一点雨

初识MongoDB中的索引

MongoDB 系列其他文章:

1.Linux上安装MongoDB
2.MongoDB基本操作
3.MongoDB数据类型
4.MongoDB文档更新操作
5.MongoDB文档查询操作(一)
6.MongoDB文档查询操作(二)
7.MongoDB文档查询操作(三)
8.MongoDB查看执行计划
9.初识MongoDB中的索引
10.MongoDB中各种类型的索引
11.MongoDB固定集合
12.MongoDB管道操作符(一)
13.MongoDB管道操作符(二)
14.MongoDB中MapReduce使用
15.MongoDB副本集搭建
16.MongoDB副本集配置
17.MongoDB副本集其他细节
18.初识MongoDB分片
19.Java操作MongoDB

索引就像图书的目录一样,可以让我们快速定位到需要的内容,关系型数据库中有索引,NoSQL 中当然也有,本文我们就先来简单介绍下 MongoDB 中的索引。

索引创建

默认情况下,集合中的 _id 字段就是索引,我们可以通过 getIndexes() 方法来查看一个集合中的索引:

db.sang_collect.getIndexes()

结果如下:

[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "sang.sang_collect"
    }
]

我们看到这里只有一个索引,就是 _id

现在我的集合中有 10000 个文档,我想要查询 x 为 1 的文档,我的查询操作如下:

db.sang_collect.find({x:1})

这种查询默认情况下会做全表扫描,我们可以用上篇文章介绍的 explain() 来查看一下查询计划,如下:

db.sang_collect.find({x:1}).explain("executionStats")

结果如下:

{
    "queryPlanner" : {
    },
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 1,
        "executionTimeMillis" : 15,
        "totalKeysExamined" : 0,
        "totalDocsExamined" : 10000,
        "executionStages" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : {
                "x" : {
                    "$eq" : 1.0
                }
            },
            "nReturned" : 1,
            "executionTimeMillisEstimate" : 29,
            "works" : 10002,
            "advanced" : 1,
            "needTime" : 10000,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 78,
            "restoreState" : 78,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "direction" : "forward",
            "docsExamined" : 10000
        }
    },
    "serverInfo" : {
    },
    "ok" : 1.0
}

结果比较长,我摘取了关键的一部分。我们可以看到查询方式是全表扫描,一共扫描了 10000 个文档才查出来我要的结果。实际上我要的文档就排第二个,但是系统不知道这个集合中一共有多少个 x 为 1 的文档,所以会把全表扫描完,这种方式当然很低效,但是如果我加上 limit,如下:

db.sang_collect.find({x:1}).limit(1)

此时再看查询计划发现只扫描了两个文档就有结果了,但是如果我要查询 x 为 9999 的记录,那还是得把全表扫描一遍,此时,我们就可以给该字段建立索引,索引建立方式如下:

db.sang_collect.ensureIndex({x:1})

1 表示升序,-1 表示降序。当我们给 x 字段建立索引之后,再根据 x 字段去查询,速度就非常快了,我们看下面这个查询操作的执行计划:

db.sang_collect.find({x:9999}).explain("executionStats")

这个查询计划过长我就不贴出来了,我们可以重点关注查询要耗费的时间大幅度下降。

此时调用 getIndexes() 方法可以看到我们刚刚创建的索引,如下:

[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "sang.sang_collect"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "x" : 1.0
        },
        "name" : "x_1",
        "ns" : "sang.sang_collect"
    }
]

我们看到每个索引都有一个名字,默认的索引名字为 字段名_排序值,当然我们也可以在创建索引时自定义索引名字,如下:

db.sang_collect.ensureIndex({x:1},{name:"myfirstindex"})

此时创建好的索引如下:

{
    "v" : 2,
    "key" : {
        "x" : 1.0
    },
    "name" : "myfirstindex",
    "ns" : "sang.sang_collect"
}

当然索引在创建的过程中还有许多其他可选参数,如下:

db.sang_collect.ensureIndex({x:1},{name:"myfirstindex",dropDups:true,background:true,unique:true,sparse:true,v:1,weights:99999})

关于这里的参数,我说一下:

  1. name 表示索引的名称
  2. dropDups 表示创建唯一性索引时如果出现重复,则将重复的删除,只保留第一个
  3. background 是否在后台创建索引,在后台创建索引不影响数据库当前的操作,默认为 false
  4. unique 是否创建唯一索引,默认 false
  5. sparse 对文档中不存在的字段是否不起用索引,默认 false
  6. v 表示索引的版本号,默认为 2
  7. weights 表示索引的权重

此时创建好的索引如下:

{
    "v" : 1,
    "unique" : true,
    "key" : {
        "x" : 1.0
    },
    "name" : "myfirstindex",
    "ns" : "sang.sang_collect",
    "background" : true,
    "sparse" : true,
    "weights" : 99999.0
}

查看索引

上文我们介绍了 getIndexes() 可以用来查看索引,我们还可以通过 totalIndexSize() 来查看索引的大小,如下:

db.sang_collect.totalIndexSize()

删除索引

我们可以按名称删除索引,如下:

db.sang_collect.dropIndex("xIndex")

表示删除一个名为xIndex的索引,当然我们也可以删除所有索引,如下:

db.sang_collect.dropIndexes()

总结

索引是个好东西,可以有效的提高查询速度,但是索引会降低插入、更新和删除的速度,因为这些操作不仅要更新文档,还要更新索引,MongoDB 限制每个集合上最多有 64 个索引,我们在创建索引时要仔细斟酌索引的字段。

好了,MongoDB 中的索引入门我们就说到这里,小伙伴们有问题欢迎留言讨论。

参考资料:

  1. 《MongoDB权威指南第2版》
赞(0)
未经允许不得转载:江南一点雨 » 初识MongoDB中的索引
分享到: 更多 (0)
扫码关注微信公众号【江南一点雨】,回复 1024,查看松哥原创 Java 实战教程(图文+视频)。

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址

专注 Java 一百年

关注我们国际站