Mongodb索引实战

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关于mongodb的一个加索引的例子：

最近碰到这样的一个需求，一张酒店政策优惠表，我们要根据用户入住和离开的时间，计算一家酒店的最低价政策前10位，数据库表字段如下：

'hid':88,     酒店id'date':20150530,  入住日期整形(不要纠结unix时间戳)'enable':1,  政策是否启用'price':100,  政策价格'name':'abc',  政策名称'position':'china',  酒店位置'writeTime':datetime.datetime.now(),        写入时间

我们的查询语句也相对固定，都是这样的：

db.getCollection('hotels').find({"hid":88, "date":{"$gte":20150501, "$lte":20150510}, "enable":1}).sort({"price":1}).limit(10)

其中条件分为3个：1、酒店 id ：“hid”:882、date在某个区间里3、enable启用为1，表示启用排序条件是一个：1、price正序排序

现在我往数据库插入10万条测试数据，插入脚本如下：

# -*- coding: utf-8 -*-import pymongoimport jsonimport datetime,timeimport sysimport copyimport sys, osfrom multiprocessing import Process, Value, Arrayfrom hashlib import md5from random import choice, randintdef getTimestampFromDatetime(d=None):if d is None:d = datetime.datetime.now()return time.mktime(d.timetuple())def md5Hash(str):m = md5()m.update(str)return m.hexdigest().upper()def task():#10分之一的概率无法使用enableList = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,0]dateList = []for i in range(31):dateInt = 20150501dateList.append(dateInt+i)mongoUri = 'mongodb://10.14.40.62:27017/hotel'all_data = {'hid':0,'date':0,'enable':0,'price':0,'name':'abc','position':'china','writeTime':datetime.datetime.now(),}tableName = 'hotels'client = pymongo.MongoClient(mongoUri, max_pool_size=100)db = client.hotellistData = []for i in range(100000):all_data['price'] = randint(100, 10000)all_data['enable'] = choice(enableList)all_data['date'] = choice(dateList)all_data['hid'] = randint(1, 100)listData.append(copy.copy(all_data))db[tableName].insert(listData)if __name__ == '__main__':start = getTimestampFromDatetime()task()end = getTimestampFromDatetime()print('time: {0}s'.format(end-start))

一、不建任何索引查询：我们执行如下语句，查看语句执行情况：

db.getCollection('hotels').find({"hid":88, "date":{"$gte":20150501, "$lte":20150510}, "enable":1}).sort({"price":1}).limit(10).explain()

我们看到结果：

"n" : 10,"nscannedObjects" : 100000,"nscanned" : 100000,..."scanAndOrder" : true,..."millis" : 200,

其中 n 表示最终返回的结果，nscannedObjects表示我们扫描了多少数据，scanAndOrder表示我们进行了扫描并排序的操作，这是非常消耗cpu和内存的。

从结果来看，我们对10万条数据进行了全表扫描，最终得出10条结果出来。显然这个方案我们不能接受，时间我们花费了200毫秒，这个速度如果上线应用，肯定是不行的。

二、对hid加上索引我们很容易就想到，对hid加上索引，这样我们第一个结果hid的搜索就可以快速将酒店的索引返回缩小，于是我们创建酒店 hid 的索引，然后同样执行上述语句。索引如下：

{"hid" : 1}

结果如下：

"n" : 10,"nscannedObjects" : 1024,"nscanned" : 1024,..."scanAndOrder" : true,..."millis" : 58ms,

对比上述的结果，我们把200ms的查询通过hid索引一下优化到了58ms，从扫描全表10万条数据，修改为只扫描了1024条数据，同时我们的响应时间也下降到了58ms，我们是否可以再优化一下呢？

三、建立hid和date的联合索引我们发现查询还有第二个参数，date作为时间范围的，所以我们建立一个联合索引，hid:1, date:1这是否可以更加快一些？索引如下：

{"hid" : 1,"date" : 1}

结果如下：

"n" : 10,"nscannedObjects" : 326,"nscanned" : 326,..."scanAndOrder" : true,..."millis" : 6ms,

经过再次优化，这个查询一下就变成6ms返回，只扫描了326行数据了。但是我们只需要返回10条数据，扫描了300多行数据，是否可以再进行一次优化？

四、建立hid、date、enable的联合索引我们发现查询条件还有第三个参数 enable，由于enable大约有10分之一的数据是我们不要的，就是未启用的政策，所以我们把enable字段也加到索引中，索引如下：

{"hid" : 1,"date" : 1,"enable" : 1}

执行结果如下：

"n" : 10,"nscannedObjects" : 291,"nscanned" : 300,..."scanAndOrder" : true,..."millis" : 5ms,

这里nscanned和nscannedObjects不同，nscanned：300表示从数据库索引条目中搜索了300条数据，nscannedObjects表示在这300条中，出最终的10条记录，扫描了这300条中的291条。

根据上面的结果，我们通过索引又进一步优化了这个查询，但是还不满足，我是否可以再增加sort排序的索引来优化呢？

五、建立hid，date，enable，price联合索引我们把排序的索引也加到联合索引中，看看还能否再进一步优化这个查询了，建立索引如下：

{"hid" : 1,"date" : 1,"enable" : 1,"price" : 1}

同样的执行语句结果如下：

"n" : 10,"nscannedObjects" : 291,"nscanned" : 300,..."scanAndOrder" : true,..."millis" : 5ms,

我们发现，无论是 nscannedObjects 还是 nscanned，以及查询时间都没有任何帮助了，和之前一样了，似乎我们的优化已经完成了。

六、建立逆索引试试因为我们的查询条件有一个date作为区间查询的，而最终我们要得到的是根据price排序的结果，所以我们这样建立索引，看看是否对我们的查询有所帮助：

{"hid" : 1,"price" : 1,"date" : 1,"enable" : 1}

执行结果如下：

"n" : 10,"nscannedObjects" : 10,"nscanned" : 37,..."scanAndOrder" : false,..."millis" : 0ms,

看到结果令人满意，我们把成功的把一个原来200ms的查询优化到0ms了，我们从索引查找到37条记录保存在内存里，同时我们只扫描了其中的10条记录就把结果返回了。同时 scanAndOrder 这个字段也成为了false，表示我们没有做在内存里的扫描和排序操作，将会降低cpu和内存的消耗，我们的优化已经完成了。

不过需要指出一点，如果从写入性能来讲，可以考虑把 “enable” : 1 从索引中拿走，毕竟这个索引并不能很好的帮助我们大量减少筛选的数据。

总结一下：对于这种查询条件有 $in, $gte 等的区间操作的，并且带有sort排序的查询，合理的索引的建立，如果有条件优化到 scanAndOrder 结果为false，将大大的提升我们的数据库性能和响应时间。