MongoDB笔记03-MongoDB索引

news2024/11/26 0:25:42

文章目录

  • 一、前言
    • 1.1 概述
    • 1.2 MongoDB索引使用B-Tree还是B+Tree?
    • 1.3 B 树和 B+ 树的对比
    • 1.4 总结
  • 二、索引的类型
    • 2.1 单字段索引
    • 2.2 复合索引
    • 2.3 其他索引
  • 三、索引的管理操作
    • 3.1 索引的查看
    • 3.2 索引的创建
      • 3.2.1 单字段索引
      • 3.2.2 复合索引
    • 3.3 索引的移除
      • 3.3.1 指定索引的移除
      • 3.3.2 所有索引的移除
  • 四、 索引的使用
    • 4.1 执行计划
    • 4.2 涵盖的查询


在这里插入图片描述

一、前言

1.1 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。
  • 官网文档:https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

1.2 MongoDB索引使用B-Tree还是B+Tree?

MongoDB索引在查看资料的时候有些地方说使用是B-Tree,有些地方说是B+Tree)
因此使用db.serverStatus()查看默认使用的存储引擎

> db.serverStatus()
...
    "storageEngine" : {
        "name" : "wiredTiger",
        "supportsCommittedReads" : true,
        "supportsSnapshotReadConcern" : true,
        "readOnly" : false,
        "persistent" : true
    },
...

可以看到MongoDB使用的存储引擎是wiredTiger,而wiredTiger使用的是 B+ 树作为其存储结构
而之所以有B-Tree还是B+Tree的争论,可能是从 MongoDb 3.2 版本开始,其使用了 WiredTiger 作为其默认的存储引擎。而MongoDb 3.2 版本之前可能使用 B 树作为存储的数据结构。
相关文档:https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/manual/core/wiredtiger/

1.3 B 树和 B+ 树的对比

B 树
内部节点:内部节点既存储键(keys),也存储值(values)。
叶子节点:叶子节点存储键值对。
适用场景:适合点查(精确匹配)和少量范围查询。
B+ 树
内部节点:内部节点只存储键(keys),不存储值(values)。
叶子节点:所有值(values)都存储在叶子节点中,叶子节点之间形成一个有序的链表。
适用场景:适合范围查询和顺序访问

1.4 总结

B树的树内存储数据,因此查询单条数据的时候,B树的查询效率不固定,最好的情况是O(1)。我们可以认为在做单一数据查询的时候,使用B树平均性能更好。但是,由于B树中各节点之间没有指针相邻,因此B树不适合做一些数据遍历操作。
B+树的数据只出现在叶子节点上,因此在查询单条数据的时候,查询速度非常稳定。因此,在做单一数据的查询上,其平均性能并不如B树。但是,B+树的叶子节点上有指针进行相连,因此在做数据遍历的时候,只需要对叶子节点进行遍历即可,这个特性使得B+树非常适合做范围查询。

参考文章:
https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/12316685.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/519658576

二、索引的类型

2.1 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
在这里插入图片描述

2.2 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,然后在每个userid的值内,再在按score倒序排序。
在这里插入图片描述

2.3 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。

注意:
当查询条件比较多,同时要提高性能时,使用复合索引
索引也是一个小集合,会占用空间,如果创建很多索引,会影响插入效率。

三、索引的管理操作

3.1 索引的查看

说明:
返回一个集合中的所有索引的数组。

语法:

db.collection.getIndexes()

注意:该语法命令运行要求是MongoDB 3.0+

【示例】
查看comment集合中所有的索引情况

> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "articledb.comment"
        }
]

结果中显示的是默认 _id 索引。

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

3.2 索引的创建

说明:
在集合上创建索引。

语法:

db.collection.createIndex(keys, options)

参数:

参数类型说明
keysdocument包含字段和值对的文档,其中字段是索引键,值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引,请指定值1;对于降序索引,请指定值-1。比如: {字段:1或-1} ,其中1 为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。另外,MongoDB支持几种不同的索引类型,包括文本、地理空间和哈希索引。
optionsdocument可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。.

注意:
在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ,之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法,ensureIndex() 还能用,但只是 createIndex() 的别名。

3.2.1 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
}
> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "articledb.comment"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1
                },
                "name" : "userid_1",
                "ns" : "articledb.comment"
        }
]

建立索引时的参数:按升序创建索引

在mongodb-compass中也可以看到创建的索引
在这里插入图片描述

3.2.2 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
}
> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "articledb.comment"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1
                },
                "name" : "userid_1",
                "ns" : "articledb.comment"
        },
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1,
                        "nickname" : -1
                },
                "name" : "userid_1_nickname_-1",
                "ns" : "articledb.comment"
        }
]

mongodb-compass中查看
在这里插入图片描述

3.3 索引的移除

说明:可以移除指定的索引,或移除所有索引

3.3.1 指定索引的移除

语法:

db.collection.dropIndex(index)

参数:

参数类型说明
indexstring or document指定要删除的索引。可以通过索引名称或索引规范文档指定索引。若要删除文本索引,请指定索引名称。

【示例】
删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引:

> db.comment.dropIndex({userid:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }

> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "articledb.comment"
        },

        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "userid" : 1,
                        "nickname" : -1
                },
                "name" : "userid_1_nickname_-1",
                "ns" : "articledb.comment"
        }
]

删除复合索引

 > db.comment.dropIndex("userid_1_nickname_-1")
 { "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
 
> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "articledb.comment"
        }
]

3.3.2 所有索引的移除

语法:

db.comment.dropIndexes()

【示例】
删除 comment 集合中所有索引

> db.comment.dropIndexes()
{
        "nIndexesWas" : 1,
        "msg" : "non-_id indexes dropped for collection",
        "ok" : 1
}
> db.comment.getIndexes()
[
        {
                "v" : 2,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "articledb.comment"
        }
]

注意: _id 的字段的索引是无法删除的,只能删除非 _id 字段的索引。

四、 索引的使用

4.1 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。
语法:

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:"1003"}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "COLLSCAN",
                        "filter" : {
                                "userid" : {
                                        "$eq" : "1003"
                                }
                        },
                        "direction" : "forward"
                },
                "rejectedPlans" : [ ]
        },
        "serverInfo" : {
                "host" : "SKY-20211222SVF",
                "port" : 27017,
                "version" : "4.0.12",
                "gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"
        },
        "ok" : 1
}

注意: "stage" : "COLLSCAN", 表示全集合扫描

下面对userid建立索引

> db.comment.createIndex({userid:1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "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" : [
                                                "[\"1003\", \"1003\"]"
                                        ]
                                }
                        }
                },
                "rejectedPlans" : [ ]
        },
        "serverInfo" : {
                "host" : "SKY-20211222SVF",
                "port" : 27017,
                "version" : "4.0.12",
                "gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"
        },
        "ok" : 1
}

compass查看:
在这里插入图片描述

4.2 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。(类似mysql不用回表扫描)
在这里插入图片描述
更多:https://docs.mongodb.com/manual/core/query-optimization/#read-operations-covered-query

【示例】

> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0})
{ "userid" : "1003" }
{ "userid" : "1003" }
> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0}).explain()
{
        "queryPlanner" : {
                "plannerVersion" : 1,
                "namespace" : "articledb.comment",
                "indexFilterSet" : false,
                "parsedQuery" : {
                        "userid" : {
                                "$eq" : "1003"
                        }
                },
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "PROJECTION",
                        "transformBy" : {
                                "userid" : 1,
                                "_id" : 0
                        },
                        "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" : [
                                                "[\"1003\", \"1003\"]"
                                        ]
                                }
                        }
                },
                "rejectedPlans" : [ ]
        },
        "serverInfo" : {
                "host" : "SKY-20211222SVF",
                "port" : 27017,
                "version" : "4.0.12",
                "gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"
        },
        "ok" : 1
}

compass查看:
在这里插入图片描述


全部文章:
MongoDB笔记01-概念与安装
MongoDB笔记02-MongoDB基本常用命令
MongoDB笔记03-MongoDB索引
MongoDB笔记04-SpringBoot整合MongoDB

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2235225.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MongoDB Shell 基本命令(三)聚合管道

管道含义 类似Linux中的管道,前一个命令的输出作为后一个命令的输入。 显示网络连接、路由表和网络接口统计信息 netstat -ano -netstat:network statistics 网络统计 -a:显示所有连接和监听端口,包括所有活动的TCP和UDP连接。 -n:以数字形式显示地址…

2024年10月国产数据库大事记-墨天轮

本文为墨天轮社区整理的2024年10月国产数据库大事件和重要产品发布消息。 目录 2024年10月国产数据库大事记 TOP102024年10月国产数据库大事记(时间线)产品/版本发布代表厂商大事记信创数据库上市公司2024年Q3财报 达梦数据:2024年前三季度…

SQL Server 日志记录

SQL Server是一个关系数据库管理系统(RDBMS),旨在有效地存储、组织、检索和操作大量结构化数据。SQL Server日志是监控数据库活动、排查问题和确保数据一致性的基础,这些日志记录了SQL Server实例中发生的事件的时间顺序。它们充当…

yolo v5 开源项目

项目地址:https://gitcode.net/EricLee/yolo_v5

队列详解

目录 队列队列的概念及结构队列的实现代码 队列功能的实现队列的尾插void QueuePush(Queue*pq, QDataType x);结构体封装指针typedef struct Queue总结 代码 队列的头删void QueuePop(Queue* pq)代码 队列的初始化void QueueInit(Queue* pq)代码 队列的销毁void QueueDestroy(Q…

ViT模型复现项目实战

项目源码获取方式见文章末尾! 600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。 《------往期经典推荐------》 项目名称 1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】 2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】 3.【GAN模型实现二次元头像生成】 4.【CNN模型实现…

是时候用开源降低AI落地门槛了

过去三十多年,从Linux到KVM,从OpenStack到Kubernetes,IT领域众多关键技术都来自开源。开源技术不仅大幅降低了IT成本,也降低了企业技术创新的门槛。 那么,在生成式AI时代,开源能够为AI带来什么?…

【C++打怪之路Lv13】- “继承“篇

🌈 个人主页:白子寰 🔥 分类专栏:重生之我在学Linux,C打怪之路,python从入门到精通,数据结构,C语言,C语言题集👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 坚持…

数据特征工程:如何计算Teager能量算子(TEO)? | 基于SQL实现

目录 0 TKEO能量算子 1 数据准备 2 特征求解 3 小结 0 TKEO能量算子 TEO(Teager能量算子),由Kaiser于1990年代提出的非线性分析方法(参见Kaiser, 1990; 1993),是一种有效的非线性信号处理工具,它能即时反映信号能量的变化。通过计算相邻采样点的值,TEO能够迅速跟…

淘宝/天猫探店大冒险:用taobao.item_search_shop API把宝贝一网打尽

想象一下,你是一位勇敢的探险家,手拿藏宝图(店铺ID),准备潜入神秘的淘宝/天猫店铺,寻找那些隐藏在角落里的宝贝。今天,我们要用taobao.item_search_shop API这张神奇的藏宝图,带你走…

D60【python 接口自动化学习】- python基础之数据库

day60 数据库定义 学习日期:20241106 学习目标:MySQL数据库-- 128:数据库定义 学习笔记: 无处不在的数据库 数据库如何存储数据 数据库管理系统(数据库软件) 数据库和SQL的关系 总结 数据库就是指数据…

2024年最佳解压软件推荐:轻松管理压缩文件的必备工具

在当今数字化时代,文件的传输和存储变得日益频繁,解压软件在文件管理中扮演着至关重要的角色。 随着数据量的不断增长,大文件的压缩和解压需求也越来越高。解压软件能够将大容量的文件压缩成较小的体积,便于存储和传输&#xff0…

Kubernetes的基本构建块和最小可调度单元pod-0

文章目录 一,什么是pod1.1pod在k8s中使用方法(1)使用方法一(2)使用方法二 1.2pod中容器的进程1.3pod的网络隔离管理(1)pause容器的作用 1.4 Pod分类:(1)自主式…

vue实现天地图电子围栏

一、文档 vue3 javascript WGS84、GCj02相互转换 天地图官方文档 注册登录然后申请应用key&#xff0c;通过CDN引入 <script src"http://api.tianditu.gov.cn/api?v4.0&tk您的密钥" type"text/javascript"></script>二、分析 所谓电子围…

QT 实现绘制汽车仪表盘

1.界面实现效果 以下是具体的项目需要用到的效果展示,通常需要使用QPainter类来绘制各种图形和文本,包括一个圆形的仪表盘、刻度、指针和数字。 2.简介 分为以下几个部分,首先设置抗锯齿 painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing)。 QPainter p(this);p.setRender…

【网络】传输层协议TCP(下)

目录 四次挥手状态变化 流量控制 PSH标记位 URG标记位 滑动窗口 快重传 拥塞控制 延迟应答 mtu TCP异常情况 四次挥手状态变化 之前我们讲了四次挥手的具体过程以及为什么要进行四次挥手&#xff0c;下面是四次挥手的状态变化 那么我们下面可以来验证一下CLOSE_WAIT这…

阿里云docker安装禅道记录

docker network ls docker network create -d bridge cl_network sudo docker run --name zentao --restart always -p 9982:80 --networkcl_network -v /data/zentao:/data -e MYSQL_INTERNALtrue -d hub.zentao.net/app/zentao:18.5 升级禅道 推荐用按照此文档升级&a…

迈入国际舞台,AORO M8防爆手机获国际IECEx、欧盟ATEX防爆认证

近日&#xff0c;深圳市遨游通讯设备有限公司&#xff08;以下简称“遨游通讯”&#xff09;旗下5G防爆手机——AORO M8&#xff0c;通过了CSA集团的严格测试和评估&#xff0c;荣获国际IECEx及欧盟ATEX防爆认证证书。2024年11月5日&#xff0c;CSA集团和遨游通讯双方领导在遨游…

Win11家庭版 配置 WSL/Ubuntu+Docker详细步骤

最近换了台工作电脑&#xff0c;Windows系统的&#xff0c;想发挥下显卡的AI算算力&#xff0c;所以准备搞下docker环境&#xff0c;下面开始详细介绍&#xff1a; 1、准备系统 最开始是想安装Windows Docker Desktop的&#xff0c;奈何网络问题&#xff0c;死活不能下载镜像…

apache poi 实现下拉框联动校验

apache poi 提供了 DataValidation​ 接口 让我们可以轻松实现 Excel 下拉框数据局校验。但是下拉框联动校验是无法直接通过 DataValidation ​实现&#xff0c;所以我们可以通过其他方式间接实现。 ‍ 步骤如下&#xff1a; 创建一个隐藏 sheet private static void create…