为什么要有索引
查询快! 查询快!查询快!
MongoDB的10种索引?
创建索引语法:
db.<collection_name>.createIndex( <key and index type specification>, <options> )
我们的record Collection存在如下document
{
"_id": ObjectId("570c04a4ad233577f97dc459"),
"score": 1034,
"userId": 123,
"location": { state: "ZH", city: "ChengDu" },
"addr": [
{zip: "10036", detail: "高家村五组"},
{zip: "94231", detail: "王家镇三组701"}
]
}
_id索引
mongodb会自动为document中的_id字段加上索引,所以能用_id查询就用_id查询
单键索引
db.records.createIndex( { score: 1 })
复合索引
db.records.createIndex( { userId: 1, score: 1})
多值索引
db.records.createIndex( { "addr.zip": 1 })
地理空间索引
MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引,称为地理空间索引。这种查询需要两个维度,所以参数是2d。
db.map.ensureIndex({"gps" : "2d"});
gps键的值必须是某种形式的一对值:一个包含2个元素的数组或者是包含2个键的内嵌文档
{"gps" : [,100]}
{"gps" : {"x" : -30 , "y" : 30}}
{"gps" : {"latitude" : -180, "longitude" : 180 }}
至于键名可以随意。默认情况下,地理空间索引假设值范围是-180~180(对经纬度来说很方便),我们同样可以使用参数来对索引进行定制,比如下面的星图
db.star.trek.ensureIndex({"light-years" : "2d"} , {"min" : -1000, "max" : 1000, bits;10}, {collation: {locale: "simple"}});
上面的bits指定的是索引精度,默认情况下2d index使用的是26位精度,在默认范围-180~180中,大约等于60cm误差,大可以设置32位精度。
索引精度不影响查询精度,降低精度的优点是插入操作的处理开销较低,并且占用的空间更少。较高精度的优点是查询扫描索引的较小部分以返回结果。
collation(排序规则)允许用户为字符串比较指定特定于语言的规则,例如字母和重音符号的规则。
地理空间的查询需要$near,它需要两个目标值的数组作为参数
db.map.find({"gps" : {"$near" : [40,-73]}}).limit(10);
默认查100个文档,如果不需要这么多,就应该设置一个少点的值以节约资源。
还可以使用
db.runCommand({geoNear : "map", near: [40,-73],num : 10})
geoNear的方式会返回每个文档到查询点的距离。
还可以查询矩形和圆形内所有的点,这个时候就要将原来的$near
换成$geoWithin
.
对于矩形要使用$box
选项,它的参数是2个元素的数组,个元素指定了左下角坐标,第二个指定了右上角坐标
db.map.find({"gps" : {"$geoWithin " : {"$box" : [[10,20],[15,30]]}}});
如果要查询圆形,则要使用$center
,参数变成了圆心和半径
db.map.find({"gps" : {"$geoWithin " : {"$center" : [[12,25],5]}}});
地理空间查询既可以使用平面几何,也可以使用球面几何,根据使用的查询和索引类型来决定。2dsphere 索引只能支持球面几何,而 2d索引同时支持平面和球面几何。
然而,在 2dsphere索引上使用球面几何的查询将会更高效和准确。
2dsphere : https://docs.mongodb.com/manual/core/2dsphere/
它的应用场景可以是 查找附近美食,查找附近停车场等数据。
全文索引
创建索引:
db.<collection_name>.createIndex({<key>: "text"});
查询数据:
db.<collection_name>.find( { $text: { $search: "green" } } );
查询以及排序:
db.<collection_name>.find(
{
"$text": {
"$search": "green"
}
},
{
"textScore": {
"$meta": "textScore"
}
}
).sort({
"textScore": {
"$meta": "textScore"
}
})
注意这里的textScore并不是集合中的某个字段,而是mongodb根据搜索结果计算该条数据的分数(匹配度预告,值越大)
TTL索引
我在之前的文章讲到过这个索引,它实际上是一个具有生命周期的索引,这种索引允许为每一个文档设置一个超时时间。一个文档达到预设置的老化程度后就会被删除。
db.user_session.createIndex({"updated":1},{expireAfterSeconds:60*60*24});
如果一个文档的updated字段存在并且它的值是日期类型,当服务器时间比文档的updated字段的时间晚expireAfterSeconds秒时,文档就会被删除
db.getCollection('user_session').insert(
{
_id: NumberInt(1),
"updated":new Date(),
username:'lisi'
}
);
部分索引
db.<collection_name>.createIndex(
{'wechat': 1 },
{
"partialFilterExpression": {
"wechat": {
"$exists": true
}
}
}
)
上面的索引表示对存在wechat字段的文档进行索引。部分索引仅索引集合中符合指定过滤器表达式的文档,降低了索引创建和维护的性能成本。
部分索引提供了稀疏索引功能的超集,应优先于稀疏索引使用
稀疏索引
db.addresses.createIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )
索引不索引不包含xmpp_id字段的文档。
哈希索引
db.collection.createIndex( { _id: "hashed" })
哈希索引指按照某个字段的hash值来建立索引,目前主要用于MongoDB Sharded Cluster的Hash分片,hash索引只能满足字段完全匹配的查询,不能满足范围查询
后台方式创建索引
db.<collection_name>.createIndex( <key and index type specification>, {background: true})
建立索引即耗时也费力,还需要消耗很多资源。使用{background: true}选项可以使这个过程在后台完成,同时正常处理请求。要是不包括这个选项,数据库会阻塞建立索引期间的所有请求。
阻塞的做法会让索引建立得更快,同时也意味着应用在此期间不能应答。即便后台进行也会对正常操作有些影响,所以好选在无关紧要的时刻。后台创建索引也会增加负载,好在不会让服务器宕机。
不过从4.2版本开始,所有索引构建都使用优化的构建过程,该过程仅在构建过程的开始和结束时才持有排他锁。其余的构建过程将产生交错的读写操作。如果指定该属性,MongoDB将忽略这个选项。