• Mongodb的索引--学习笔记(未完)


    全文索引

    建立方法:
    --在articles集合的key字段上创建全文索引
    db.articles.ensureIndex({key:"text"})
    --在articles集合的key_1,key_2字段上创建全文索引
    db.articles.ensuereIndex({key_1:"text",key_2:"text"})
    --在articles集合的所有字段上创建全文索引
    db.articles.ensuereIndex({"$**":"text"})
    
    --在articles集合中的article字段上创建全文索引
    > db.articles.ensureIndex({"article":"text"});
    {
            "createdCollectionAutomatically" : true,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    > 
    --插入演示数据
    db.articles.insert({"article":"aa bb"})
    db.articles.insert({"article":"aa bb cc "})
    db.articles.insert({"article":"aa bb cc dd"})
    db.articles.insert({"article":"aa bb cc rr"})
    
    
    使用全文索引查询
    --查询包含aa 或 bb 或 cc的文档
    db.articles.find({$text:{$search:"aa bb cc"}})
    --查询包含aa 或 bb 但不包含 cc的文档
    db.articles.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}})
    --查询包含aa 、bb 且包含cc的文档
    db.articles.find({$text:{$search:""aa" "bb" "cc""}})
    
    
    全文索引的相似度
    $meta操作符:{score:{$meta:"textScore"}}
    写在查询条件后面可以返回查询结果的相似度
    经常与sort一起使用
    
    --查询含有"aa bb"字段的文本,并返回查询结果的相似度
    > db.articles.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}});
    { "_id" : ObjectId("5798ad223206da9bc38b2370"), "article" : "aa bb cc dd", "score" : 1.25 }
    { "_id" : ObjectId("5798ad293206da9bc38b2371"), "article" : "aa bb cc rr", "score" : 1.25 }
    { "_id" : ObjectId("5798ad1b3206da9bc38b236f"), "article" : "aa bb cc ", "score" : 1.3333333333333333 }
    { "_id" : ObjectId("5798ad143206da9bc38b236e"), "article" : "aa bb", "score" : 1.5 }
    { "_id" : ObjectId("5798ae383206da9bc38b2372"), "article" : "aa", "score" : 1.1 }
    --根据相似度排序
    > db.articles.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}});
    { "_id" : ObjectId("5798ad143206da9bc38b236e"), "article" : "aa bb", "score" : 1.5 }
    { "_id" : ObjectId("5798ad1b3206da9bc38b236f"), "article" : "aa bb cc ", "score" : 1.3333333333333333 }
    { "_id" : ObjectId("5798ad223206da9bc38b2370"), "article" : "aa bb cc dd", "score" : 1.25 }
    { "_id" : ObjectId("5798ad293206da9bc38b2371"), "article" : "aa bb cc rr", "score" : 1.25 }
    { "_id" : ObjectId("5798ae383206da9bc38b2372"), "article" : "aa", "score" : 1.1 }
    > 
    
    全文索引使用的限制(版本2.6.5)
    1.每次查询,只能指定一个$text查询(一个集合只能创建一个全文索引)
    2.$text查询不能出现在$nor查询中
    3.查询中如果包含$text,hint不在起作用
    4.当前Mongodb的全文索引还不支持中文

    索引属性

    创建索引的格式:
    db.collection.ensureIndex({indexValue},{indexProperty})
    其中indexProperty比较重要的有:
    1.名字,name指定:
      db.collection.ensureIndex({},{name:""})
    2.唯一性,unique指定:
      db.collection.ensureIndex({},{unique:true/false})
    3.稀疏性,sparse指定
      稀疏性指是否为文档中不存在的字段创建索引
      db.collection.ensureIndex({},{sparse:true/false})
    4.是否定时删除,expireAfterSeconds指定:
      TTL 过期索引

    地理位置索引

    地理位置索引
        将一些点的位置存储到Mongodb中,创建索引后,可以按照位置来
    查找其他点
    
    子分类
    2d索引:用于存储和查找平面上的点
    2dsphere索引:用于存储和查找球面上的点
    
    查找方式
    1.查找距离某个点一定距离内的点
    2.查找包含在某区域内的点
    
    2d索引详解
    1.创建索引方式
      db.collection.ensureIndex({w:"2d"})
    
    2.位置表示方式
      经纬度[经度,纬度]
    
    3.取值范围
      经度[-180,180] 纬度[-90,90]
    
    4.插入位置数据
      >db.location.insert({w:[1,1]})
      >db.location.insert({w:[1,2]})
      >db.location.insert({w:[5,6]})
      >db.location.insert({w:[200,1]}) #Mongodb会直接报错,经度超出范围
      >db.location.insert({w:[180,100]}) #纬度超出范围,Mongodb并没有报错,但是后期查询会出现不可预知的错误。
      >db.location.insert({w:[79,76]})
    
    5.查询方式
        $near查询 查询距离某个点的最近点
        >db.location.find({w:{$near:[1,1]}}) #默认返回100个
        --可通过$maxDistance来限制查找的最远距离
        >db.location.find({w:{$near:[1,1],$maxDistance:10}}) #限制查找最远距离为10
    
        $geoWithin查询 查询某个形状内的点
        形状有三种表示方式
        1)$box:矩形,使用{$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}表示,内部是两个坐标,第一个代表左边界,第二个代表右边界。
        >db.collection.find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}})
        2)$center:圆形,使用{$center:[[<x1>,<y1>],r]}表示,内部是圆心位置和半径。
        >db.collection.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],5]}}})
        3)$polygon:多边形,使用{$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}表示,内部是坐标点,坐标点围成一个多边形。
        >db.collection.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1]]}}})
    
      geoNear查询 是对$near查询的补充
      db.runCommand({
             getNear:<collection>,
             near:[x,y],
             minDistance:(对2d索引无效)
             maxDistance:
             num:
         })
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/polestar/p/5780121.html
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