索引類型

???????????????? mongoDB 的索引在存儲結(jié)構(gòu)都是一樣的，但是根據(jù)不同的應(yīng)用需求，還是分成了：唯一索引，稀疏索引，復(fù)合索引

1.唯一索引

??????????? MONGODB 在默認(rèn)建立文檔時，都會自動添加一個：“_id” 字段，而此字段默認(rèn)建立唯一索引；

??????????? 如果我們要使一個鍵值在文檔中唯一，我們就要在此字段建立一個唯一索引，語法如下：

db.users.ensureIndex({account:1},{unique:true})
和其它數(shù)據(jù)庫一樣，唯一索引，此字段是允許值為NULL 的，但只允許有一條。

當(dāng)然，我們也可以在多個字段中建立一個唯一索引：

db.users.ensureIndex({mobile:1,email:1},{unique:true})

2.稀疏索引

有這樣一個問題：

如果某個字段，如果它存在，那么必須是唯一，因為 會把null當(dāng)做值，如果定義了唯一索引，那么此字段只能存在一個null值的記錄。

這時我們可以使用以下方法定義這個索引：

db.user.ensureIndex({email:1},{“unique”:true,”sparese”:true})

當(dāng)然，上面是為了方便理解而舉的一個例子。其實 【稀疏索引】并不是必須是唯一索引。

db.user.ensureIndex({email:1},{”sparese”:true})

我們也看一個 稀疏索引查詢

> db.foo.find() { "_id" : 0 } { "_id" : 1, "x" : 1 } { "_id" : 2, "x" : 2 } { "_id" : 3, "x" : 3 } > db.foo.find({x:{$ne:2}}) { "_id" : 0 } { "_id" : 1, "x" : 1 } { "_id" : 3, "x" : 3 }

在文檔的x 鍵建立一個 [稀疏索引]

> db.foo.ensureIndex({x:1},{sparse:true}) > db.foo.getIndexes() [{"v" : 1, "key" : {"_id" : 1},"ns" : "test.foo","name" : "_id_"}, {"v" : 1,"key" : {"x" : 1},"ns" : "test.foo","name" : "x_1","sparse" : true } ]

完成后，我們再來查詢看看：

> db.foo.find({x:{$ne:2}}) { "_id" : 1, "x" : 1 } { "_id" : 3, "x" : 3 } >
看到，這時查詢結(jié)果，已排除了 沒有鍵 X 的文檔 _id:0 了。

就是因為在建立索引時，“_id”=0 的文檔，不會包含在索引中。

當(dāng)然，如果你需要查詢到 那些不包含 “x” 的 文檔。你可以使用? hint() 來強制全表或其它索引搜索。

比如我下面的代碼：

> db.foo.find({x:{$ne:2}}).hint({"_id":1}) { "_id" : 0 } { "_id" : 1, "x" : 1 } { "_id" : 3, "x" : 3 }

全表索引：

> db.foo.find({x:{$ne:2}}).hint({$natural:1}) { "_id" : 0 } { "_id" : 1, "x" : 1 } { "_id" : 3, "x" : 3 } >

3.復(fù)合索引

?復(fù)合索引同樣可用于局部屬性的搜索，但必須依照索引字段順序。比如創(chuàng)建索引字段順序"a,b,c"，那么僅對"a,b,c"、"a,b"、"a"查詢有效，而對"b,c"之類的組合無效。

上面這段話，在mongodb 也有效。

> db.order_detail.find() { "_id" : 1, "cust_id" : 1, "order_id" : 1, "prod_id" : 1 } { "_id" : 2, "cust_id" : 1, "order_id" : 1, "prod_id" : 2 } { "_id" : 3, "cust_id" : 2, "order_id" : 2, "prod_id" : 2 } { "_id" : 4, "cust_id" : 3, "order_id" : 2, "prod_id" : 1 } { "_id" : 5, "cust_id" : 3, "order_id" : 3, "prod_id" : 3 } > db.order_detail.ensureIndex({cust_id:1,order_id:1})


> db.order_detail.getIndexes() [{"v" : 1, "key" : {"_id" : 1}, "ns" : "test.order_detail","name" : "_id_"}, {"v" : 1, "key" : {"cust_id" : 1,"order_id" : 1}, "ns" : "test.order_detail", "name" : "cust_id_1_order_id_1"}]

上面文檔在建立完成復(fù)合索引后，我們來查詢一下數(shù)據(jù)，并看看執(zhí)行計劃：

> db.order_detail.find({order_id:1}).explain() {"cursor" : "BasicCursor","isMultiKey" : false,"n" : 2,"nscannedObjects" : 5,"nscanned" : 5,"nscannedObjectsAllPlans" : 5,"nscannedAllPlans" : 5,"scanAndOrder" : false,"indexOnly" : false,"nYields" : 0,"nChunkSkips" : 0,"millis" : 0,"indexBounds" : {},"server" : "localhost.localdomain:27017" }

我指定了一個組合索引中后面一個字段進行查詢可以看到，確實沒用到索引

再來看看下面代碼：

> db.order_detail.find({order_id:1}).sort({cust_id:1}).explain() {"cursor" : "BtreeCursor cust_id_1_order_id_1","isMultiKey" : false,"n" : 2,"nscannedObjects" : 2,"nscanned" : 4, "nscannedObjectsAllPlans" : 4,"nscannedAllPlans" : 6, "scanAndOrder" : false,"indexOnly" : false, "nYields" : 0,"nChunkSkips" : 0, "millis" : 0,"indexBounds" : {"cust_id" : [[{"$minElement" : 1},{"$maxElement" : 1} ]],"order_id" : [[1,1] ]},"server" : "localhost.localdomain:27017" } >

我指定了一個組合索引中 后面一個字段進行查詢，但我增加了一個第一個字段的排序。這時可以看到，它用到索引了。

看來還是有辦法解決復(fù)合索引的缺陷的。

還有辦法：

>db.order_detail.find({order_id:1}).hint({cust_id:1,order_id:1}).explain() {"cursor" : "BtreeCursor cust_id_1_order_id_1","isMultiKey" : false,"n" : 2,"nscannedObjects" : 2,"nscanned" : 4,"nscannedObjectsAllPlans" : 2,"nscannedAllPlans" : 4,"scanAndOrder" : false,"indexOnly" : false,"nYields" : 0,"nChunkSkips" : 0,"millis" : 0,"indexBounds" : {"cust_id" : [[{"$minElement" : 1},{"$maxElement" : 1}]],"order_id" : [[1,1]]},"server" : "localhost.localdomain:27017" } >

我指定了一個組合索引中后面一個字段進行查詢，但我使用了指定索引進行查詢。

這時看到，查詢也用到索引了。

但這時因為第一個字段為空值，在進行索引檢索時，肯定會搜索更多的數(shù)據(jù)。

有可能是 fullindexsearch.

但總比全表索搜好吧。

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【知识小课堂】4 之 索引的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。