索引

1.索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引
2.在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序
3.默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引.


查看查询计划
db.find(query).explain();
"cursor" : "BasicCursor", ----说明没有索引发挥作用
"nscannedObjects" : 1000 ---理论上要扫描多少行
cursor" : "BtreeCursor sn_1", 用到的btree索引


常用命令:
查看当前索引状态: db.collection.getIndexes();

创建普通的单列索引:db.collection.ensureIndex({field:1/-1});  1是升续 2是降续


删除单个索引
db.collection.dropIndex({filed:1/-1});


一下删除所有索引
db.collection.dropIndexes();


创建多列索引  db.collection.ensureIndex({field1:1/-1, field2:1/-1});


创建子文档索引
db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1});


创建唯一索引:
db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1}, {unique:true});


创建稀疏索引:
稀疏索引的特点------如果针对field做索引,针对不含field列的文档,将不建立索引.
与之相对,普通索引,会把该文档的field列的值认为NULL,并建索引.
适宜于: 小部分文档含有某列时.
db.collection.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true});


> db.tea.find();
{ "_id" : ObjectId("5275f99b87437c610023597b"), "email" : "[e-mail]" }
{ "_id" : ObjectId("5275f99e87437c610023597c"), "email" : "[e-mail]" }
{ "_id" : ObjectId("5275f9e887437c610023597e"), "email" : "[e-mail]" }
{ "_id" : ObjectId("5275fa3887437c6100235980") }
如上内容,最后一行没有email列,
如果分别加普通索引,和稀疏索引,
对于最后一行的email分别当成null 和 忽略最后一行来处理.
根据{email:null}来查询,前者能查到,而稀疏索引查不到最后一行.


创建哈希索引(2.4新增的)
哈希索引速度比普通索引快,但是,无能对范围查询进行优化.
适宜于---随机性强的散列
db.collection.ensureIndex({file:’hashed’});


重建索引
一个表经过很多次修改后,导致表的文件产生空洞,索引文件也如此.
可以通过索引的重建,减少索引文件碎片,并提高索引的效率.
类似mysql中的optimize table
db.collection.reIndex()