MongoDB索引_mongodb 索引

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提示：以下是本篇文章正文内容，MongoDB 系列学习将会持续更新

官方文档：https://www.mongodb.com/docs/manual/indexes

一、索引介绍

索引是一种用来快速查询数据的数据结构。B+Tree 就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB 采用 B+Tree 做索引，索引创建在 colletions 上。MongoDB 不使用索引的查询，先扫描所有的文档，再匹配符合条件的文档。 使用索引的查询，通过索引找到文档，使用索引能够极大的提升查询效率。

数据结构动态模型：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

索引的分类：

• 按照索引包含的字段数量，可以分为单键索引和组合索引 (复合索引)。
• 按照索引字段的类型，可以分为主键索引和非主键索引。
• 按照索引节点与物理记录的对应方式来分，可以分为聚簇索引和非聚簇索引。其中聚簇索引是指索引节点上直接包含了数据记录，而后者则仅仅包含一个指向数据记录的指针。
• 按照索引的特性不同，又可以分为唯一索引、稀疏索引、文本索引、地理空间索引等。

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二、索引操作

①创建索引

db.collection.createIndex(keys, options)
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• Key 值为你要创建的索引字段，1 按升序创建索引， -1 按降序创建索引
• 可选参数列表如下：

# 创建索引, 默认索引名为title_1
db.book.createIndex({title:1})
# 创建唯一索引
db.book.createIndex({title:1},{unique:true})
# 创建复合索引
db.products.createIndex(
	{ title: 1, favCount: -1 } ,
    { name: "title_favCount" }
)
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②查看索引

// 查看索引信息
db.collection.getIndexes()
// 查看索引键
db.collection.getIndexKeys()
// 查看索引占用空间。is_detail为0则只显示所有索引的总大小，为1显示每个索引的大小及总大小
db.collection.totalIndexSize(is_detail)
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③删除索引

// 删除集合指定索引
db.collection.dropIndex("索引名称")
// 删除集合所有索引
db.collection.dropIndexes()
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三、索引类型

3.1 单键索引 (Single Field Indexes)

//在某一个特定的字段上建立了唯一的单键索引
db.book2.createIndex({title:1})
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3.2 复合索引 (Compound Index)

//复合索引是多个字段组合而成的索引
db.book2.createIndex({type:1,favCount:1})
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3.3 多键索引 (Multikey Index)

准备 inventory 集合：

db.inventory.insertMany([
	{ _id: 1, type: "food", item: "aaa", ratings: [ 5, 8, 9 ] },
	{ _id: 2, type: "food", item: "bbb", ratings: [ 5, 9 ] },
	{ _id: 3, type: "food", item: "ccc", ratings: [ 9, 5, 8 ] },
	{ _id: 4, type: "food", item: "ddd", ratings: [ 9, 5 ] },
	{ _id: 5, type: "food", item: "eee", ratings: [ 5, 9, 5 ] }
])
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创建多键索引：

//在数组的属性上建立索引。针对该数组的任意值都会定位到该文档,既多个索引入口或者键值
db.inventory.createIndex( { ratings: 1 } )
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查询：

> db.inventory.find({ratings:{$in:[8]}})
{ "_id" : 1, "type" : "food", "item" : "aaa", "ratings" : [ 5, 8, 9 ] }
{ "_id" : 3, "type" : "food", "item" : "ccc", "ratings" : [ 9, 5, 8 ] }
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创建复合多键索引：

db.inventory.createIndex( { item:1,ratings: 1} )
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3.4 地理空间索引 (Geospatial Index)

假设商家的数据模型如下：

db.restaurant.insert({
	restaurantId: 0,
	restaurantName:"兰州牛肉面",
	location : {
		type: "Point",
		coordinates: [ -73.97, 40.77 ]
	}
})
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创建一个 2dsphere 索引：

db.restaurant.createIndex({location : "2dsphere"})
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查询附近10000米商家信息：

db.restaurant.find( {
	location:{
		$near :{
			$geometry :{
				type : "Point" ,
				coordinates : [ -73.88, 40.78 ]
			} ,
			$maxDistance:10000
		}
	}
} )
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$near 查询操作符，用于实现附近商家的检索，返回数据结果会按距离排序。
$geometry 操作符用于指定一个 GeoJSON 格式的地理空间对象。type=Point 表示地理坐标点，coordinates 则是用户当前所在的经纬度位置；
$maxDistance 限定了最大距离，单位是米。
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3.5 全文索引 (Text Indexes)

数据准备：

db.stores.insert([
	{ _id: 1, name: "Java Hut", description: "Coffee and cakes" },
	{ _id: 2, name: "Burger Buns", description: "Gourmet hamburgers" },
	{ _id: 3, name: "Coffee Shop", description: "Just coffee" },
	{ _id: 4, name: "Clothes Clothes Clothes", description: "Discount clothing"},
	{ _id: 5, name: "Java Shopping", description: "Indonesian goods" }
])
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创建索引：

//通过建立文本索引来实现简易的分词检索。$text 操作符可以执行文本检索。
db.stores.createIndex( { description: "text" } )
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查询：

> db.stores.find({$text: {$search: "java coffee shop"}})
{ "_id" : 3, "name" : "Coffee Shop", "description" : "Just coffee" }
{ "_id" : 1, "name" : "Java Hut", "description" : "Coffee and cakes" }
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3.6 Hash索引 (Hashed Indexes)

不同于传统的 B-Tree 索引，哈希索引使用 hash 函数来创建索引。在索引字段上进行精确匹配，但不支持范围查询，不支持多键 hash； Hash 索引上的入口是均匀分布的，在分片集合中非常有用。

db.users.createIndex({username : 'hashed'})
1

3.7 通配符索引 (Wildcard Indexes)

MongoDB 的文档模式是动态变化的，而通配符索引可以建立在一些不可预知的字段上，以此实现查询的加速。MongoDB4.2 引入了通配符索引来支持对未知或任意字段的查询。

准备商品数据，不同商品属性不一样：

db.products.insert([
	{
		"_id" : 1,
		"product_name" : "Spy Coat",
		"product_attributes" : {
			"material" : [ "Tweed", "Wool", "Leather" ],
			"size" : { "length" : 72, "units" : "inches"}
		}
	},
	{
		"_id" : 2,
		"product_name" : "Spy Pen",
		"product_attributes" : {
			"colors" : [ "Blue", "Black" ],
			"secret_feature" : { "name" : "laser", "power" : "1000", "units" : "watts"}
		}
	},
	{
		"_id" : 3,
		"product_name" : "Spy Book"
	}
])
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创建通配符索引：

db.products.createIndex( { "product_attributes.$**" : 1 } )
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查询：通配符索引可以支持任意单字段查询 product_attributes 或其嵌入字段

db.products.find( { "product_attributes.size.length" : { $gt : 60 } } )
db.products.find( { "product_attributes.material" : "Leather" } )
db.products.find( { "product_attributes.secret_feature.name" : "laser" } )
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- 通配符索引不兼容的索引类型或属性。(Compound、TTL、Text、2d、2dsphere、Hashed、Unique)
- 通配符索引是稀疏的，不索引空字段。因此，通配符索引不能支持查询字段不存在的文档。
- 通配符索引为文档或数组的内容生成条目，而不是文档/数组本身。因此通配符索引不能支持精确的文档/数组相等匹配。通配符索引可以支持查询字段等于空文档 {} 的情况。
  如，不支持 db.products.find({ "product_attributes.colors" : [ "Blue", "Black" ] } )
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四、索引属性

4.1 唯一索引 (Unique Indexes)

通过建立唯一性索引，可以保证集合中文档的指定字段拥有唯一值。

// 创建唯一索引
db.book2.createIndex({title:1},{unique:true})
// 复合索引支持唯一性约束
db.book2.createIndex({title:1, type:1},{unique:true})
// 多键索引支持唯一性约束
db.inventory.createIndex({ratings:1},{unique:true})
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4.2 部分索引 (Partial Indexes)

部分索引仅对满足指定过滤器表达式的文档进行索引。

db.restaurants.createIndex(
	{ cuisine: 1, name: 1 },
	{ partialFilterExpression: { rating: { $gt: 5 } } }
)
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查询：

// 符合条件，使用索引
db.restaurants.find( { cuisine: "Italian", rating: { $gte: 8 } } )
// 不符合条件，不能使用索引
db.restaurants.find( { cuisine: "Italian" } )
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注意：唯一约束结合部分索引使用导致唯一约束失效的问题。

// 只有满足筛选器表达式的文档，才满足唯一约束。
db.users.createIndex(
	{ username: 1 },
	{ unique: true, partialFilterExpression: { age: { $gte: 21 } } }
)
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4.3 稀疏索引 (Sparse Indexes)

索引的稀疏属性确保索引只包含具有索引字段的文档的条目，索引将跳过没有索引字段的文档。

# 只对包含xmpp_id字段的文档进行索引
db.addresses.createIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )
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注意：稀疏索引会导致查询和排序操作的结果集不完整。

db.scores.insertMany([
	{"userid" : "newbie"},
	{"userid" : "abby", "score" : 82},
	{"userid" : "nina", "score" : 90}
])
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db.scores.createIndex( { score: 1 } , { sparse: true } )
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// 使用稀疏索引
db.scores.find( { score: { $lt: 90 } } )
// 不使用稀疏索引，以返回完整的结果
db.scores.find().sort( { score: -1 } )
// 想使用稀疏索引，使用hint()显式指定索引, 但结果集不完整
db.scores.find().sort( { score: -1 } ).hint( { score: 1 } )
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4.4 TTL索引 (TTL Indexes)

TTL索引需要声明在一个日期类型的字段中，TTL 索引是特殊的单字段索引，MongoDB 可以使用它在一定时间或特定时钟时间后自动从集合中删除文档。

db.log_events.insertOne( {
	"createDate": new Date(),
	"logMessage": "Success!"
} )
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创建TTL索引：

db.log_events.createIndex( { "createDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 20 } )
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修改过期时间：

db.runCommand({
	collMod:"log_events",
	index:{keyPattern:{createDate:1},expireAfterSeconds:600}
})
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注意：

1. TTL 索引只能支持单个字段，并且必须是非 _id 字段。
2. TTL 索引不能用于固定集合。
3. TTL 索引无法保证及时的数据清理，MongoDB 会通过后台的 TTLMonitor 定时器来清理老化数据，默认的间隔时间是1分钟。当然如果在数据库负载过高的情况下，TTL 的行为则会进一步受到影响。
4. TTL 索引对于数据的清理仅仅使用了 remove 命令，这种方式并不是很高效。因此TTL Monitor在运行期间对系统CPU、磁盘都会造成一定的压力。相比之下，按日期分表的方式操作会更加高效。

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4.5 隐藏索引 (Hidden Indexes)

隐藏索引对查询规划器不可见，不能用于支持查询。通过对规划器隐藏索引，用户可以在不实际删除索引的情况下评估删除索引的潜在影响。如果影响是负面的，用户可以取消隐藏索引，而不必重新创建已删除的索引。4.4新版功能。

// 创建隐藏索引
db.restaurants.createIndex({ borough: 1 },{ hidden: true });
// 隐藏现有索引
db.restaurants.hideIndex( { borough: 1} );
db.restaurants.hideIndex( "索引名称" )
// 取消隐藏索引
db.restaurants.unhideIndex( { borough: 1} );
db.restaurants.unhideIndex( "索引名称" );
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五、explain 执行计划

db.collection.find().explain(<verbose>)
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stage 状态：

执行计划的返回结果中尽量不要出现以下 stage:
 - COLLSCAN (全表扫描)
 - SORT (使用sort但是无index)
 - 不合理的 SKIP
 - SUBPLA (未用到index的$or)
 - COUNTSCAN (不使用index进行count)
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总结:
提示：这里对文章进行总结：
本文是对MongoDB的学习，先认识了MongoDB的数据存储结构和索引数据结构，又学习了如何创建、查看、删除索引，最后深入学习了索引的多种类型和属性。之后的学习内容将持续更新！！！