一、索引基础
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,可以让我们查询数据库变得
更快。MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的查
询优化技巧。
创建索引的命令:
db.user.ensureIndex({"username":1})
获取当前集合的索引:
db.user.getIndexes()
删除索引的命令是:
db.user.dropIndex({"username":1})
复合索引:
数字 1 表示 username 键的索引按升序存储,-1 表示 age 键的索引按照降序方式存储
db.user.ensureIndex({"username":1, "age":-1})
该索引被创建后,基于 username 和 age 的查询将会用到该索引,或者是基于 username
的查询也会用到该索引,但是只是基于 age 的查询将不会用到该复合索引。因此可以说,
如果想用到复合索引,必须在查询条件中包含复合索引中的前 N 个索引列。然而如果查询
条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话,MongoDB 可以智能的帮助我们调
整该顺序,以便使复合索引可以为查询所用。如
db.user.find({"age": 30, "username": "stephen"})
对于上面示例中的查询条件,MongoDB 在检索之前将会动态的调整查询条件文档的顺
序,以使该查询可以用到刚刚创建的复合索引。
对于上面创建的索引,MongoDB 都会根据索引的 keyname 和索引方向为新创建的索引
自动分配一个索引名,下面的命令可以在创建索引时为其指定索引名,如:
db.user.ensureIndex({"username":1},{"name":"userindex"})
随着集合的增长,需要针对查询中大量的排序做索引。如果没有对索引的键调用 sort,MongoDB 需要将所有数据提取到内存并排序。因此在做无索引排序时,如果数据量过大以致无法在内存中进行排序,此时 MongoDB 将会报错。
测试索引需要在大量数据的基础之上,那么我们如何批量插入大量的测试数据呢?:
例如我们想在hourumiyue这个数据库的testtable表(集合)里面插入1000000条数据,我们可以在命令行执行如下命令:(注意,会执行很久。。。)
> use hourumiyue switched to db hourumiyue > for(var i=0;i<1000000;i++){ ... db.testtable.insert({"username":"caomiyue"+i,"age":18,"userid":i}) ... }
执行后我们查询一下,结果如图:
二、SQL执行计划的查询:
db.testtable.find().explain("executionStats")
查询出的结果就是该查询在执行过程中所涉及到的信息:
三、使用 explain
explain 是非常有用的工具,会帮助你获得查询方面诸多有用的信息。只要对游标调用
该方法,就可以得到查询细节。explain 会返回一个文档,而不是游标本身。如:
explain 会返回查询使用的索引情况,耗时和扫描文档数的统计信息。
四、唯一索引
在缺省情况下创建的索引均不是唯一索引。下面的示例将创建唯一索引,如:
db.user.ensureIndex({"userid":1},{"unique":true})
如果再次插入 userid 重复的文档时,MongoDB 将报错,以提示插入重复键,如:
db.user.insert({"userid":5}) db.user.insert({"userid":5})
E11000 duplicate key error index: user.user.$userid_1 dup key: { : 5.0 }
如果插入的文档中不包含 userid 键,那么该文档中该键的值为 null,如果多次插入类似
的文档,MongoDB 将会报出同样的错误,如:
db.user.insert({"userid1":5}) db.user.insert({"userid1":5})
E11000 duplicate key error index: user.user.$userid_1 dup key: { : null }
五、索引的一些参数
如果在为已有数据的文档创建索引时,可以执行下面的命令,以使 MongoDB 在后台创
建索引,这样的创建时就不会阻塞其他操作。但是相比而言,以阻塞方式创建索引,会使整
个创建过程效率更高,但是在创建时 MongoDB 将无法接收其他的操作。
db.user.ensureIndex({"username":1},{"background":true})