关于MongoDB索引使用浅谈

迈不过友情╰ 2024-03-24 19:44 47阅读 0赞

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索引，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。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，例如 employee 表的姓名（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。

索引就像书的目录，如果查找某内容在没有目录的帮助下，只能全篇查找翻阅，这导致效率非常的低下；如果在借助目录情况下，就能很快的定位具体内容所在区域，效率会直线提高。

**索引简介**

首先打开命令行，输入mongo。默认mongodb会连接名为test的数据库。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 </td> 
 <td> <code>➜ ~ mongo</code> <code>MongoDB shell version: 2.4.9</code> <code>connecting </code><code>to</code><code>: test</code> <code>&gt; show collections</code> <code>&gt; </code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

可以使用show collections/tables查看数据库为空。

然后在mongodb命令行终端执行如下代码

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 </td> 
 <td> <code>&gt; </code><code>for</code><code>(var i=0;i&lt;100000;i++) { </code> <code>... </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.insert({username:</code><code>'user'</code><code>+i})</code> <code>... }</code> <code>&gt; show collections</code> <code>system.indexes</code> <code>users</code> <code>&gt; </code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

再查看数据库发现多了system.indexes 和 users两个表，前者即所谓的索引，后者为新建的数据库表。  
这样user表中即有了10万条数据。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 </td> 
 <td> <code>&gt; </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>()</code> <code>{ </code><code>"_id"</code> <code>: ObjectId(</code><code>"5694d5da8fad9e319c5b43e4"</code><code>), </code><code>"username"</code> <code>: </code><code>"user0"</code> <code>}</code> <code>{ </code><code>"_id"</code> <code>: ObjectId(</code><code>"5694d5da8fad9e319c5b43e5"</code><code>), </code><code>"username"</code> <code>: </code><code>"user1"</code> <code>}</code> <code>{ </code><code>"_id"</code> <code>: ObjectId(</code><code>"5694d5da8fad9e319c5b43e6"</code><code>), </code><code>"username"</code> <code>: </code><code>"user2"</code> <code>}</code> <code>{ </code><code>"_id"</code> <code>: ObjectId(</code><code>"5694d5da8fad9e319c5b43e7"</code><code>), </code><code>"username"</code> <code>: </code><code>"user3"</code> <code>}</code> <code>{ </code><code>"_id"</code> <code>: ObjectId(</code><code>"5694d5da8fad9e319c5b43e8"</code><code>), </code><code>"username"</code> <code>: </code><code>"user4"</code> <code>}</code> <code>{ </code><code>"_id"</code> <code>: ObjectId(</code><code>"5694d5da8fad9e319c5b43e9"</code><code>), </code><code>"username"</code> <code>: </code><code>"user5"</code> <code>}</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

现在需要查找其中任意一条数据,比如

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 </td> 
 <td> <code>&gt; </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({username: </code><code>'user1234'</code><code>})</code> <code>{ </code><code>"_id"</code> <code>: ObjectId(</code><code>"5694d5db8fad9e319c5b48b6"</code><code>), </code><code>"username"</code> <code>: </code><code>"user1234"</code> <code>}</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

发现这条数据成功找到，但需要了解详细信息，需要加上explain方法

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 </td> 
 <td> <code>&gt; </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({username: </code><code>'user1234'</code><code>}).explain()</code> <code>{ </code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"cursor"</code> <code>: </code><code>"BasicCursor"</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"isMultiKey"</code> <code>: </code><code>false</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"n"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscannedObjects"</code> <code>: 100000,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscanned"</code> <code>: 100000,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscannedObjectsAllPlans"</code> <code>: 100000,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscannedAllPlans"</code> <code>: 100000,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"scanAndOrder"</code> <code>: </code><code>false</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"indexOnly"</code> <code>: </code><code>false</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nYields"</code> <code>: 0,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nChunkSkips"</code> <code>: 0,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"millis"</code> <code>: 30,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"indexBounds"</code> <code>: { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code>&nbsp; <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>},</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"server"</code> <code>: </code><code>"root:27017"</code> <code>}</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

参数很多，目前我们只关注其中的"nscanned" : 100000和"millis" : 30这两项。

nscanned表示mongodb在完成这个查询过程中扫描的文档总数。可以发现，集合中的每个文档都被扫描了，并且总时间为30毫秒。

如果数据有1000万个，如果每次查询文档都遍历一遍。呃，时间也是相当可观。

对于此类查询，索引是一个非常好的解决方案。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 </td> 
 <td> <code>&gt; </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.ensureIndex({ </code><code>"username"</code><code>: 1})</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

然后再查找user1234

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 </td> 
 <td> <code>&gt; </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.ensureIndex({ </code><code>"username"</code><code>: 1})</code> <code>&gt; </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({username: </code><code>'user1234'</code><code>}).explain()</code> <code>{ </code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"cursor"</code> <code>: </code><code>"BtreeCursor username_1"</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"isMultiKey"</code> <code>: </code><code>false</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"n"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscannedObjects"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscanned"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscannedObjectsAllPlans"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nscannedAllPlans"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"scanAndOrder"</code> <code>: </code><code>false</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"indexOnly"</code> <code>: </code><code>false</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nYields"</code> <code>: 0,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"nChunkSkips"</code> <code>: 0,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"millis"</code> <code>: 0,</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"indexBounds"</code> <code>: { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"username"</code> <code>: [</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>[</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"user1234"</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"user1234"</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>]</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>]</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>},</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>"server"</code> <code>: </code><code>"root:27017"</code> <code>}</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

的确有点不可思议，查询在瞬间完成，因为通过索引只查找了一条数据，而不是100000条。

当然使用索引是也是有代价的：对于添加的每一条索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变化时，不仅要更新文档，还要更新级集合上的所有索引。因此，mongodb限制每个集合最多有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上的索引。

**小技巧**

如果一个非常通用的查询，或者这个查询造成了性能瓶颈，那么在某字段（比如username）建立索引是非常好的选择。但只是给管理员用的查询（不太在意查询耗费时间），就不该对这个字段建立索引。

**复合索引**

索引的值是按一定顺序排列的，所以使用索引键对文档进行排序非常快。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 </td> 
 <td> <code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>().</code><code>sort</code><code>({ </code><code>'age'</code><code>: 1, </code><code>'username'</code><code>: 1})</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

这里先根据age排序再根据username排序，所以username在这里发挥的作用并不大。为了优化这个排序，可能需要在age和username上建立索引。

db.users.ensureIndex(\{'age':1, 'username': 1\})  
这就建立了一个复合索引（建立在多个字段上的索引），如果查询条件包括多个键，这个索引就非常有用。

建立复合索引后，每个索引条目都包括一个age字段和一个username字段，并且指向文档在磁盘上的存储位置。  
此时，age字段是严格升序排列的，如果age相等时再按照username升序排列。

**查询方式**

点查询（point query）

用于查询单个值（尽管包含这个值的文档可能有多个）

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 </td> 
 <td> <code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({ </code><code>'age'</code><code>: 21}).</code><code>sort</code><code>({ </code><code>'username'</code><code>: -1})</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

因为我们已经建立好复合索引，一个age一个username，建立索引时使用的是升序排序（即数字1），当使用点查询查找\{age：21\},假设仍然是10万条数据，可能年龄是21的很多人，因此会找到不只一条数据。然后sort(\{'username': -1\})会对这些数据进行逆序排序，本意是这样。但我们不要忘记建立索引时'username'：1是升序（从小到大）,如果想得到逆序只要对数据从最后一个索引开始，依次遍历即可得到想要的结果。

排序方向并不重要，mongodb可以从任意方向对索引进行遍历。  
综上，复合索引在点查询这种情况非常高效，直接定位年龄，不需要对结果进行排序，返回结果。

多值查询（multi-value-query）

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 </td> 
 <td> <code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({ </code><code>'age'</code><code>: { </code><code>"$gte"</code><code>: 21, </code><code>"$lte"</code><code>: 30}})</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

查找多个值相匹配的文档。多值查询也可以理解为多个点查询。  
如上，要查找年龄介于21到30之间。monogdb会使用索引的中的第一个键"age"得到匹配的结果，而结果通常是按照索引顺序排列的。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 </td> 
 <td> <code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({ </code><code>'age'</code><code>: { </code><code>"$gte"</code><code>: 21, </code><code>"$lte"</code><code>: 30}}).</code><code>sort</code><code>({ </code><code>'username'</code><code>: 1})</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

与上一个类似，这次需要对结果排序。  
在没有sort时，我们查询的结果首先是根据age等于21，age等于22..这样从小到大排序，当age等于21有多个时，在进行usernameA-Z（0-9）这样排序。所以，sort(\{'username': 1\})，要将所有结果通过名字升序排列，这次不得不先在内存中进行排序，然后返回。效率不如上一个高。

当然，在文档非常少的情况，排序也花费不了多少时间。  
如果结果集很大，比如超过32MB，MongoDB会拒绝对如此多的数据进行排序工作。

还有另外一种解决方案

也可以建立另外一个索引\{'username': 1, 'age': 1\}, 如果先对username建立索引，当再sortusername,相当没有进行排序。但是需要在整个文档查找age等于21的帅哥美女，所以搜寻时间就长了。

但哪个效率更高呢？

如果建立多个索引，如何选择使用哪个呢？  
效率高低是分情况的，如果在没有限制的情况下，不用进行排序但需要搜索整个集合时间会远超过前者。但是在返回部分数据（比如limit（1000）），新的赢家就产生了。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 </td> 
 <td> <code>&gt;</code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({ </code><code>'age'</code><code>: { </code><code>"$gte"</code><code>: 21, </code><code>"$lte"</code><code>: 30}}).</code> <code>sort</code><code>({username': 1}).</code> <code>limit(1000).</code> <code>hint({ </code><code>'age'</code><code>: 1, </code><code>'username'</code><code>: 1})</code> <code>explain()[</code><code>'millis'</code><code>]</code> <code>2031ms</code> <code>&gt;</code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.</code><code>find</code><code>({ </code><code>'age'</code><code>: { </code><code>"$gte"</code><code>: 21, </code><code>"$lte"</code><code>: 30}}).</code> <code>sort</code><code>({username': 1}).</code> <code>limit(1000).</code> <code>hint({ </code><code>'username'</code><code>: 1, </code><code>'age'</code><code>: 1}).</code> <code>explain()[</code><code>'millis'</code><code>]</code> <code>181ms</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

其中可以使用hint指定要使用的索引。  
所以这种方式还是很有优势的。比如一般场景下，我们不会把所有的数据都取出来，只是去查询最近的，所以这种效率也会更高。

**索引类型**

唯一索引

可以确保集合的每个文档的指定键都有唯一值。

db.users.ensureIndex(\{'username': 1, unique: true\})  
比如使用mongoose框架，在定义schema时，即可指定unique: true.  
如果插入2个相同都叫张三的数据，第二次插入的则会失败。\_id即为唯一索引，并且不能删除。

稀疏索引

使用sparse可以创建稀疏索引

>db.users.ensureIndex(\{'email': 1\}, \{'unique': true, 'sparse': true\})

**索引管理**

system.indexes集合中包含了每个索引的详细信息

db.system.indexes.find()

1.ensureIndex()创建索引

db.users.ensureIndex(\{'username': 1\})  
后台创建索引，这样数据库再创建索引的同时，仍然能够处理读写请求，可以指定background选项。

db.test.ensureIndex(\{"username":1\},\{"background":true\})

2.getIndexes()查看索引

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 </td> 
 <td> <code>db</code><code>.collectionName.getIndexes()</code> <code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.getIndexes()</code> <code>[</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>{ </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"v"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"key"</code> <code>: { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"_id"</code> <code>: 1</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>},</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"ns"</code> <code>: </code><code>"test.users"</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"name"</code> <code>: </code><code>"_id_"</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>},</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>{ </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"v"</code> <code>: 1,</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"key"</code> <code>: { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"username"</code> <code>: 1</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>},</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"ns"</code> <code>: </code><code>"test.users"</code><code>,</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>"name"</code> <code>: </code><code>"username_1"</code> <code>&nbsp;&nbsp;</code><code>}</code> <code>]</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

其中v字段只在内部使用，用于标识索引版本。

3.dropIndex删除索引

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 </td> 
 <td> <code>&gt; </code><code>db</code><code>.</code><code>users</code><code>.dropIndex(</code><code>"username_1"</code><code>)</code> <code>{ </code><code>"nIndexesWas"</code> <code>: 2, </code><code>"ok"</code> <code>: 1 }</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

或

全选复制放进笔记> db.users.dropIndex(\{"username":1\})

转自：[微点阅读][Link 1] [https://www.weidianyuedu.com][Link 1]

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