mongoDB性能篇——mongoDB数据库索引



索引的好处如同一本书的目录，通过目录阅读者不用翻阅全书去定位需要的内容，通过查看目录，需要的章节在哪里便轻松获取。正如数据库索引，select * from table1 where id=10000这样一个sql语句。如果没有索引，必须遍历整个表，直到ID等于10000的这一行被找到为止；有了索引之后(必须是在ID这一列上建立的索引)，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。

本篇将介绍mongoDB性能优化，数据库索引的创建和不同索引的应用。

一、建立索引

使用函数ensureIndex()创建索引，形如：在persons集合中name列创建索引；

Db.persons.ensuereIndex({name：1});

当系统数据较大时，可通过background属性在后台执行索引创建命令以节约时间。

Db.persons.ensuereIndex({name：1}，{background：true});

二、查看索引

Db.collectionName.getIndexs();可查看索引名和索引值；

三、删除索引

Db.persons.dropIndex()//删除所有索引

Db.persons.dropIndex({name：1})//删除persons结合中name列的索引

四、explain命令

mongoDB提供了一个explain命令，观察执行查询等操作耗时和遍历行数信息。

Db.c1.find({name:”user5”}).explain();

 

五、索引的种类

1、_id索引

_id索引是绝大多数集合默认创建的索引，对于每一条插入的数据，MongoDB都会自动生成一条唯一的_id字段

2、单键索引

 索引值为一个单一的值，例如字符串、数据、时间等，例如记录形如：db.collectionName.ensureIndex({x:1}) ,为x创建索引，值为1

3、多键索引

索引值具有多个记录，例如数组

4、复合索引

当查询条件不止一个时，就需要创建符合索引

db.collectionName.ensureIndex({x：1，y：1})

查询时，根据复合索引查询x：1，y：2的记录

db.collectionName.find({x:1,y:2})

5、过期索引

过期索引是指在一段时间之后索引会过期，也就是说，当索引过期后，对应的数据也会被删除。例如一些用户登录信息、日志记录等就比较适合创建过期索引。

db.testImage.ensureIndex({time:1}，{expireAfterSeconds:10}) ,

为testImage集合创建时间过期【1表示true】，10秒之后过期的索引。也就是说10秒之后，testImage集合中的数据将会被删除。

6、全文索引

顾名思义，全文索引应用于，例如一篇文章的全文搜索，查找含有“作者”这类字眼的段落等；通过作者为“”，标题为“”进行查询。

6.1创建全文索引

db.articles.ensureIndex({author:”Marz”});

6.2使用全文索引进行查询

Db.articles.find（{$text:{$search:”coffee”}}）;

Db.articles.find（{$text:{$search:”\”aa\” bb cc” }}）;

注意：在MongoDB中，一个数据集合只允许创建一个全文索引。

6.3 全文索引相似度 score

在百度搜索中，搜索内容越相似的，结果排在最前。这就是全文索引相似度的应用。

{score:{$meta:”textScore”}}

具体使用：

db.articles.find（{$text:{$search:”coffee”}}，{score:{$meta:”textScore”}}）.sort(score:{$meta:”textScore”});

相似度得分进行排序，越高的排名越前。

7、地理位置索引

将一些点的位置存储在MongoDB中，创建地理位置索引后，可按照地理位置来查找其他点。例如我们手机app的百度地图、美团定位当前位置，搜索附近餐馆、滴滴打车应用，均可以使用地理位置索引查询。

7.1创建方式：

db.collection.ensureIndex({w:”2d”}) //平面地理位置索引。计算两点距离

位置表示方式：经纬度【经度，纬度】

取值范围：经度【-180，180】，纬度【-90，90】

Db.location.insert({w：[100,60]})

Db.location.find({w：{$near:[99,60]}})//查询离99，60最近的点

Db.location.find({w：{$near:[99,60]}，$maxDistance:10})//查询离99，60最大距离不超过10m的点。

 

以上就是关于MongoDB索引的全部内容，在实际应用中，通过建立不同的索引应对不同的业务需求，也许要通过代码写一长串的业务判断，在数据库一层就可以轻松解决。所以合理的数据库设计和数据库应用是一个程序是否灵活的基础。