索引几乎是当今每个数据库的核心功能，因此FaunaDB也拥有索引也就不足为奇了。 FaunaDB是一个云托管的分布式多模型数据库，非常适合Web和移动应用程序。

FaunaDB提供对GraphQL的本机支持，但也提供了自己的，功能更强大的查询语言FQL，我们将在这里的索引示例中使用它。

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索引有多个用例。 明显的是在大量记录集中定位特定数据时的性能提高，但是索引也提供了分页，排序和搜索。

每当我们想要满足针对一个或多个文档的某些数据要求，而又不知道它们的refs（标识数据库中文档的全局引用）时，索引就是必经之路。

在本文中，我们将学习可以用索引解决的五个常见用例。 每个用例都有一个代码示例和说明。

1. 排序文件
2. 从索引返回特定字段（以避免获取完整的文档）
3. 搜索文件
4. 用另一个结果过滤一个集合
5. 强制字段组合

因此，让我们开始吧！ 登录到https://dashboard.fauna.com/ ，创建一个新数据库，然后使用命令行管理程序。

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索引对集合起作用，因此在深入研究示例之前，我们需要先在FaunaDB中建立一些集合。

这是此的FQL：

CreateCollection({ name: "customers" });Map(  [    { name: "Ali", purchase: "pan", otherInfo: "other data" },    { name: "Tina", purchase: "bowl", otherInfo: "other data" },    { name: "Frank", purchase: "bowl", otherInfo: "other data" }  ],  Lambda("customer",    Create(Collection("customers"), { data: Var("customer") })  ));CreateCollection({ name: "products" });Map(  [    { name: "pan", price: 500 },    { name: "bowl", price: 100 },    { name: "cup", price: 50 }  ],  Lambda("product",    Create(Collection("products"), { data: Var("product") })  ));

我们使用一个客户集合，其中包含三个文档，而这些文档又包含三个字段； 名称，购买和其他信息。

我们还使用包含产品名称和价格的产品集合。

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使用索引对文档进行排序

索引的个也是直接的用例是排序。 即使是在我们在控制台中创建集合时自动创建的集合索引 ，也会按其引用进行排序。

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大多数时候，我们想检索以某种顺序排序的数据。 例如，我们有一个带有名称的客户，我们想按字母顺序对它们进行排序。

可以使用一组值来创建索引。 这些是文档数据中用于排序的字段，只要我们创建或更新文档，索引就会更新。 我们必须为要对文档进行排序的每种不同方式创建索引，例如名称升序，名称降序，购买升序或购买降序。

FaunaDB索引的优点在于， 可以随时创建索引。 这意味着我们不必想一开始就想对数据进行排序的所有可能方式。

让我们看一下创建索引的FQL代码示例：

CreateIndex({  name: "customers_by_name_asc",  source: Collection("customers"),  values: [    { field: ["data", "name"] },    { field: ["ref"] }  ]});

然后，我们可以使用以下方式以排序的方式检索文档：

Map(  Paginate(Match(Index("customers_by_name_asc"))),  Lambda(["name", "ref"], Get(Var("ref"))));

首先，我们为集合创建索引。 它包含两个值，即我们根据其排序的名称，以及稍后用于从客户集合中检索实际文档的引用。

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其次，我们将页面从索引传递到Map函数。

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由于索引为值指定了两个字段，因此索引中的每个条目都包含一个values数组； 项是我们客户的名字； 第二项是参考。

我们使用ref并将其传递给Get函数。 因为ref全局地标识了我们数据库中的文档，所以Get返回我们要获取的文档。

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在这里，我们使用Map函数遍历客户文档的引用，并使用Get检索实际文档。 由于索引是按其值排序的，首先是按名称排序，然后按ref排序，因此将以相同的顺序检索文档。

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使用索引返回特定字段

这里的目标是减少响应，因为快的字节是未发送的字节！ 通过从索引返回特定字段，我们可以避免获取完整文档。

我们通过创建一个包含我们感兴趣的值的索引来实现这一点。

通常，当我们要获取一些文档时，我们将首先查询索引以检索引用，然后使用这些引用从集合中获取文档（使用Map和Get）。

因为Fauna索引就像视图，所以我们可以创建一个单独的索引，将所有感兴趣的字段值都保存为值，以便我们可以直接使用这些值，而不必自己获取文档。

CreateIndex({  name: "customers_name_purchase",  source: Collection("customers2"),  values: [    { field: ["data", "name"] },    { field: ["data", "purchase"] },    { field: ["ref"] }  ]});

索引的名称customers_name_purchase告诉我们，它是customers集合的索引，其中个值是名称，第二个值是purchase。 要检索我们需要的数据，我们可以运行以下查询：

Paginate(Match(Index("customers_name_purchase")));

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在前面的示例中，我们从索引中获取文档，然后需要使用Get从集合中检索文档。 这次，我们创建了一个包含三个值的索引：客户文档的名称，购买和引用。 当我们有一个只需要这些值的用例时，我们现在可以简单地获取页面。 由于索引已经包含我们需要的值，因此我们不再需要检索完整的文档。 结果看起来像这样：

{  data: [    ['Ali', 'pan', Ref(Collection("customers"), "246578504281358850")],    ['Frank', 'bowl', Ref(Collection("customers"), "246578504281360898")],    ['Tina', 'bowl', Ref(Collection("customers"), "246578504281359874")]  ]}

使用索引搜索文档

下一个用例是搜索特定文档或过滤文档。 为此，我们必须创建一个索引，其中包含我们要使其可搜索为术语的字段。

在此示例中，将使用术语而不是值来创建索引。

CreateIndex({  name: "customers_search_by_name",  source: Collection("customers"),  terms: [    { field: ["data", "name"] }  ]});

检索文档与个示例相似，但是这次我们提供了一个匹配的属性（在本例中为“ Tina”）。

Map(  Paginate(Match(Index("customers_search_by_name"), "Tina")),  Lambda("ref", Get(Var("ref"))));

创建索引时，条件字段用于搜索或过滤，而值字段用于排序或提供结果。

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另外，使用Paginate（Match（Index（...（））））读取索引时会检索值，但术语不是。

由于我们没有为索引提供值，因此索引仅包含引用。 因此，分页的结果将是引用数组而不是值数组。 这次，我们的Lambda仅具有一个参数，而不是直接传递到Get函数以检索文档的多个参数。

与前面的示例一样，如果我们需要加载特定客户的购买，则可以将购买字段添加到索引的值中，而不必再在集合上调用Get。

使用索引将一个集合与另一个集合的结果过滤

让我们看一个更复杂的例子。 我们有两个集合。 一个拥有我们所有产品，另一个拥有我们所有客户及其近购买的产品。 现在，我们只想检索客户后购买的产品。

这是构建所需索引的FQL：

CreateIndex({  name: "customer_purchases",  source: Collection("customers"),  values: [    { field: ["data", "purchase"] }  ]});CreateIndex({  name: "product_names",  source: Collection("products"),  terms: [    { field: ["data", "name"] }  ]});

以及根据近一次客户购买来检索产品的代码：

Map(  Paginate(Distinct(Match(Index("customer_purchases")))),  Lambda(    "product_name",    Get(Match(Index("product_names"), Var("product_name")))  ));

我们创建了两个索引。 个是带有值的索引，正如我们在前面的示例中看到的那样，带有值的索引已排序。 在这种情况下，个索引在来自客户集合的购买字段上排序。 第二个索引是基于产品集合的索引。 由于个索引是根据购买排序的，并且对结果进行了分页，因此我们可以使用该索引来获取包含近一次客户购买的页面，然后使用第二个索引来检索产品。

Distinct函数过滤掉所有重复项 ，因此我们终得到了一个产品名称数组，但是每个产品名称在返回的数组中仅出现一次。

使用Map函数，我们将每个产品的名称传递给Match函数，并使用其返回值ref从其集合中检索产品文档。

使用索引强制字段组合

本节中的示例是关于保持索引条目及其相关文档的。 创建索引时，我们可以使用参数，该参数仅允许一个具有特定值/术语组合的条目。

以下代码将创建一个集合和一个索引，要求名称，州和国家/地区的组合。

CreateCollection({ name: "cities" });CreateIndex({  name: "cities_unique",  source: Collection("cities"),  unique: true,  values: [    { field: ["data", "name"] },    { field: ["data", "state"] },    { field: ["data", "country"] }  ]});

我们创建的索引使用unique参数，因此当我们在citys集合中创建新文档时，添加到该索引的所有值都必须是的组合。

下面的Create调用返回一个带有其引用的新文档：

Create(Collection("cities"), {  data: { name: "Mexico City", state: "Mexico City", country: "Mexico" }});

下一个创建   呼叫使用名称，州和国家/地区的新组合。

Create(Collection("cities"), {  data: { name: "New York City", state: "New York", country: "USA" }});

请注意，如果我们尝试添加已经存在的组合，则Create调用将失败，并显示错误消息“ instance not unique”。

Create(Collection("cities"), {  data: { name: "New York City", state: "New York", country: "USA" }});

与索引一起生活得更好

索引是使用FaunaDB完成工作的方式。 它们不仅是我们在查询未达到预期效果时提供的一些速度改进； 他们是整个企业的骨干！ 索引使我们可以对文档进行分页，排序和过滤，甚至可以暴露对其构成的限制。 每当我们想要获取多个文档并且不知道其引用时，都需要使用它们。

Brecht De Rooms是Fauna的开发倡导者。 他是一名程序员，在创业和IT咨询领域都曾作为一名全职开发人员和研究员从事IT领域的广泛工作。 他的任务是阐明新兴和强大的技术，这些技术使开发人员更容易构建吸引用户的应用程序和服务。

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