MonoDB实战-查询模式

      下面会讲解几个常见的查询模式，以及它们所使用的索引。

1.单键索引

     要讨论单键索引，请回忆一下为股票集合的收盘价创建的索引{close:1},该索引能用于一下场景。

(1)精确匹配：举例来说，要精确匹配所有收盘价为100 的条目

db.stock.find({close:100})

(2)排序 可以对被索引的字段排序，如：

db.stock.find({}).sort({close:1})

这个例子中没有查询选择器，除非你打算迭代整个集合，否则的话你还是应该增加一些查询限制

(3) 范围查询 针对某个字段进行范围查询，在同一字段上带不带排序都可以。例如，查询所有大于或等于100的收盘价：

db.stock.find({close:{$gte:100}})

如果针对同一个键增加排序子语句，优化器仍能使用相同的索引：

db.stock.find({close:{$gte:100}}).sort({close:1})

2. 复合键索引

    复合键索引稍微复杂一点，但它们的用法与单键索引类似。有一点要牢记，针对每个查询，复合键索引只能高效适用于单个范围或排序。仍然以股价为例，想象一个三复合索引（close：1，open:1,date:1），可以尝试以下几种场景；

(1) 精确匹配

      精确匹配第一个键，第一和第二个键，或者第一第二和第三个键。按照这个顺序：

db.stock.find({close:1})db.stock.find({close:1,open:1})db.stock.find({close:1,open:1,date:"1985-01-08"})

发现在拥有复合索引时，对符合索引中的键进行查询操作可以使用该索引。

(2) 范围匹配

精确匹配任意一组最左键(包含空)，随后对其右边紧邻的键进行范围查询或排序，于是，以下所有的查询对于该三键索引而言都是十分理想的。

db.stock.find({}).sort({close:1})db.stock.find({close:{$gt:1}})db.stock.find({close:100}).sort({open:1})db.stock.find({close:100,open:{$gt:1}})db.stock.find({close:1,open:1.01,date:{$gt:"2005-01-01"}})db.stock.find({close:1,open:1.01}).sort(date:1)

3. 覆盖索引

   如果你从未听过覆盖索引(covering index,也称索引覆盖)，那么从一开始就要意识到这个术语并不恰当。覆盖索引不是一种索引，而是对索引的一种特殊用法。如果查询所需的数据都在索引自身之中，那就可以说索引能覆盖该查询。覆盖索引查询也称为仅使用索引的查询(index-only query)，因为不用引用被索引文档本身就能实现这些查询，这能带来性能的提升。

   MongoDB中能很方便地使用覆盖索引，简单的选择存在于单个索引的字段集合，排除掉_id字段（因为这个字段机会不会出现在正在使用的索引中）。下面的例子就使用了上面创建的三键复合索引。

db.stock.find({open:1},{open:1,close:1,date:1,_id:0})

如果对其执行explain,你会看到标识为indexOnly的字段被设置为true。这说明查询记过是由索引而非实际集合数据提供的。查询优化总是针对特定应用程序的，通过本部分希望大家知道不同类型索引的特性，可以为创建和修改索引提供理论依据。