做网站排名要懂那些/兰州网站开发公司

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一、前言

1.1 概述

• 索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
• 如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
• 索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
• 官网文档：https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

1.2 MongoDB索引使用B-Tree还是B+Tree？

MongoDB索引在查看资料的时候有些地方说使用是B-Tree，有些地方说是B+Tree）
因此使用db.serverStatus()查看默认使用的存储引擎

> db.serverStatus()
..."storageEngine" : {"name" : "wiredTiger","supportsCommittedReads" : true,"supportsSnapshotReadConcern" : true,"readOnly" : false,"persistent" : true},
...

可以看到MongoDB使用的存储引擎是wiredTiger，而wiredTiger使用的是 B+ 树作为其存储结构。
而之所以有B-Tree还是B+Tree的争论，可能是从 MongoDb 3.2 版本开始，其使用了 WiredTiger 作为其默认的存储引擎。而MongoDb 3.2 版本之前可能使用 B 树作为存储的数据结构。
相关文档：https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/manual/core/wiredtiger/

1.3 B 树和 B+ 树的对比

B 树
内部节点：内部节点既存储键（keys），也存储值（values）。
叶子节点：叶子节点存储键值对。
适用场景：适合点查（精确匹配）和少量范围查询。
B+ 树
内部节点：内部节点只存储键（keys），不存储值（values）。
叶子节点：所有值（values）都存储在叶子节点中，叶子节点之间形成一个有序的链表。
适用场景：适合范围查询和顺序访问

1.4 总结

B树的树内存储数据，因此查询单条数据的时候，B树的查询效率不固定，最好的情况是O(1)。我们可以认为在做单一数据查询的时候，使用B树平均性能更好。但是，由于B树中各节点之间没有指针相邻，因此B树不适合做一些数据遍历操作。
B+树的数据只出现在叶子节点上，因此在查询单条数据的时候，查询速度非常稳定。因此，在做单一数据的查询上，其平均性能并不如B树。但是，B+树的叶子节点上有指针进行相连，因此在做数据遍历的时候，只需要对叶子节点进行遍历即可，这个特性使得B+树非常适合做范围查询。

参考文章：
https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/12316685.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/519658576

二、索引的类型

2.1 单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引

2.2 复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。

复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

2.3 其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。

地理空间索引（Geospatial Index）
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。

文本索引（Text Indexes）
MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。

哈希索引（Hashed Indexes）
为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支持相等匹配，不支持基于范围的查询。

注意：
当查询条件比较多，同时要提高性能时，使用复合索引
索引也是一个小集合，会占用空间，如果创建很多索引，会影响插入效率。

三、索引的管理操作

3.1 索引的查看

说明：
返回一个集合中的所有索引的数组。

语法：

db.collection.getIndexes()

注意：该语法命令运行要求是MongoDB 3.0+

【示例】
查看comment集合中所有的索引情况

> db.comment.getIndexes()
[{"v" : 2,"key" : {"_id" : 1},"name" : "_id_","ns" : "articledb.comment"}
]

结果中显示的是默认 _id 索引。

默认_id索引：
MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。

注意：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键

3.2 索引的创建

说明：
在集合上创建索引。

语法：

db.collection.createIndex(keys, options)

参数：

参数	类型	说明
keys	document	包含字段和值对的文档，其中字段是索引键，值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引，请指定值1；对于降序索引，请指定值-1。比如： {字段:1或-1} ，其中1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。另外，MongoDB支持几种不同的索引类型，包括文本、地理空间和哈希索引。
options	document	可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。.

注意：
在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

3.2.1 单字段索引

示例：对 userid 字段建立索引：

> db.comment.createIndex({userid:1})
{"createdCollectionAutomatically" : false,"numIndexesBefore" : 1,"numIndexesAfter" : 2,"ok" : 1
}
> db.comment.getIndexes()
[{"v" : 2,"key" : {"_id" : 1},"name" : "_id_","ns" : "articledb.comment"},{"v" : 2,"key" : {"userid" : 1},"name" : "userid_1","ns" : "articledb.comment"}
]

建立索引时的参数：按升序创建索引

在mongodb-compass中也可以看到创建的索引

3.2.2 复合索引

对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：

> db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})
{"createdCollectionAutomatically" : false,"numIndexesBefore" : 2,"numIndexesAfter" : 3,"ok" : 1
}
> db.comment.getIndexes()
[{"v" : 2,"key" : {"_id" : 1},"name" : "_id_","ns" : "articledb.comment"},{"v" : 2,"key" : {"userid" : 1},"name" : "userid_1","ns" : "articledb.comment"},{"v" : 2,"key" : {"userid" : 1,"nickname" : -1},"name" : "userid_1_nickname_-1","ns" : "articledb.comment"}
]

mongodb-compass中查看

3.3 索引的移除

说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引

3.3.1 指定索引的移除

语法：

db.collection.dropIndex(index)

参数：

参数	类型	说明
index	string or document	指定要删除的索引。可以通过索引名称或索引规范文档指定索引。若要删除文本索引，请指定索引名称。

【示例】
删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引：

> db.comment.dropIndex({userid:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }> db.comment.getIndexes()
[{"v" : 2,"key" : {"_id" : 1},"name" : "_id_","ns" : "articledb.comment"},{"v" : 2,"key" : {"userid" : 1,"nickname" : -1},"name" : "userid_1_nickname_-1","ns" : "articledb.comment"}
]

删除复合索引

 > db.comment.dropIndex("userid_1_nickname_-1"){ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }> db.comment.getIndexes()
[{"v" : 2,"key" : {"_id" : 1},"name" : "_id_","ns" : "articledb.comment"}
]

3.3.2 所有索引的移除

语法：

db.comment.dropIndexes()

【示例】
删除 comment 集合中所有索引

> db.comment.dropIndexes()
{"nIndexesWas" : 1,"msg" : "non-_id indexes dropped for collection","ok" : 1
}
> db.comment.getIndexes()
[{"v" : 2,"key" : {"_id" : 1},"name" : "_id_","ns" : "articledb.comment"}
]

注意： _id 的字段的索引是无法删除的，只能删除非 _id 字段的索引。

四、 索引的使用

4.1 执行计划

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。
那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。
语法：

db.collection.find(query,options).explain(options)

【示例】
查看根据userid查询数据的情况：

> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "articledb.comment","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"userid" : {"$eq" : "1003"}},"winningPlan" : {"stage" : "COLLSCAN","filter" : {"userid" : {"$eq" : "1003"}},"direction" : "forward"},"rejectedPlans" : [ ]},"serverInfo" : {"host" : "SKY-20211222SVF","port" : 27017,"version" : "4.0.12","gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"},"ok" : 1
}

注意： "stage" : "COLLSCAN", 表示全集合扫描

下面对userid建立索引

> db.comment.createIndex({userid:1})
{"createdCollectionAutomatically" : false,"numIndexesBefore" : 1,"numIndexesAfter" : 2,"ok" : 1
}
> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "articledb.comment","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"userid" : {"$eq" : "1003"}},"winningPlan" : {"stage" : "FETCH","inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"userid" : 1},"indexName" : "userid_1","isMultiKey" : false,"multiKeyPaths" : {"userid" : [ ]},"isUnique" : false,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"indexVersion" : 2,"direction" : "forward","indexBounds" : {"userid" : ["[\"1003\", \"1003\"]"]}}},"rejectedPlans" : [ ]},"serverInfo" : {"host" : "SKY-20211222SVF","port" : 27017,"version" : "4.0.12","gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"},"ok" : 1
}

compass查看：

4.2 涵盖的查询

Covered Queries
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。（类似mysql不用回表扫描）

更多：https://docs.mongodb.com/manual/core/query-optimization/#read-operations-covered-query

【示例】

> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0})
{ "userid" : "1003" }
{ "userid" : "1003" }
> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0}).explain()
{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "articledb.comment","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"userid" : {"$eq" : "1003"}},"winningPlan" : {"stage" : "PROJECTION","transformBy" : {"userid" : 1,"_id" : 0},"inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"userid" : 1},"indexName" : "userid_1","isMultiKey" : false,"multiKeyPaths" : {"userid" : [ ]},"isUnique" : false,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"indexVersion" : 2,"direction" : "forward","indexBounds" : {"userid" : ["[\"1003\", \"1003\"]"]}}},"rejectedPlans" : [ ]},"serverInfo" : {"host" : "SKY-20211222SVF","port" : 27017,"version" : "4.0.12","gitVersion" : "5776e3cbf9e7afe86e6b29e22520ffb6766e95d4"},"ok" : 1
}

compass查看：

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全部文章：
MongoDB笔记01-概念与安装
MongoDB笔记02-MongoDB基本常用命令
MongoDB笔记03-MongoDB索引
MongoDB笔记04-SpringBoot整合MongoDB