数据库开发系列

文章目录

数据库开发系列
前言
一、基础篇
二、提高篇
总结

前言

一、基础篇

MongoDB 索引
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
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。
索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。

在这里插入图片描述

MongoDB 索引类型

1、默认_id 索引：会默认为每个表创建_id索引，不可以删除
2、唯一索引：对于单字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）无关紧要，因为MongoDB可以在任一方向上遍历索引。
3、复合索引：MongoDB支持用户在多个字段上定义索引，即复合索引。对于复合索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）可以确定索引是否可以支持排序操作
4、多键索引：MongoDB使用多键索引来索引存储在数组中的内容。如果索引字段包含数组值，MongoDB会为数组的每个元素创建单独的索引条目。这些多键索引允许查询通过匹配数组中的元素来获取包含数组的文档。如果索引字段包含数组值，MongoDB会自动决定是否需要创建多键索引; 不需要显式指定多键类型。
5、地理空间索引：为了支持对地理空间坐标数据的高效查询，MongoDB提供了两个特殊索引：返回结果时使用平面几何的2d索引和使用球面几何的2dphere索引。
6、全文索引（文本索引）：MongoDB提供了一种text索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。
7、hash索引：为了支持基于哈希的分片，MongoDB提供了哈希索引类型，索引字段值的哈希值。这些索引在其范围内具有更随机的值分布

注意
在分片群集中，如果不将该_id字段用作分片键，则应用程序必须确保_id字段值的唯一性以防止出错。通常使用标准的自动生成的ObjectId来完成。

索引方法：
createIndex() 方法
MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。
db.collection.createIndex(keys, options)
语法中 Key 值为你要创建的索引字段，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。

1、查看集合索引
db.col.getIndexes()
2、查看集合索引大小
db.col.totalIndexSize()
3、删除集合所有索引
db.col.dropIndexes()
4、删除集合指定索引
db.col.dropIndex("索引名称")

索引失效时间设定
db.col.createIndex({“createDate”: 1},{expireAfterSeconds: 180})
利用 TTL 集合对存储的数据进行失效时间设置：经过指定的时间段后或在指定的时间点过期，MongoDB 独立线程去清除数据。类似于设置定时自动删除任务，可以清除历史记录或日志等前提条件，设置 Index 的关键字段为日期类型 new Date()。

MongoDB 覆盖索引查询
官方的MongoDB的文档中说明，覆盖查询是以下的查询：
1、所有的查询字段是索引的一部分
2、所有的查询返回字段在同一个索引中

由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分， MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果。
因为索引存在于RAM中，从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多。

MongoDB 查询分析
MongoDB 查询分析可以确保我们所建立的索引是否有效，是查询语句性能分析的重要工具。
MongoDB 查询分析常用函数有：explain() 和 hint()。
1 使用 explain()
explain 操作提供了查询信息，使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。
2 使用 hint()
虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错，但是也可以使用 hint 来强制 MongoDB 使用一个指定的索引。