索引簡介
索引本質上是樹，最小的值在最左邊的葉子上，最大的值在最右邊的葉子上，使用索引可以提高查詢速度（而不用全表掃描），也可以預防髒數據的插入（如唯一索引）
索引即支持普通字段也支持內嵌文檔中某個鍵和數組元素進行索引
索引的原理：
對某個鍵按照升續或降續創建索引，查詢時首先根據查詢條件查找到對應 的索引條目找到，然後找對索引條目對應的文檔指針（文檔在磁盤上的存儲位置），根據文檔指針再去磁盤中找到相應的文檔，整個過程不需要掃描全表，速度比較快
["along"] ----> 0x0c965148(文檔指針) …… ["zhangsan"] ----> 0x0c965148(文檔指針)
索引的類型
- 唯一索引 unique：保證數據的唯一不重複
- 稀疏索引 sparse
- TTL 索引 : 設置文檔的緩存時間，時間到了會自動刪除掉
- 全文索引：便於大文本查詢（如概要、文章等長文本）
- 複合索引：用於提高查詢速度
- 二維平面索引：便於2d平面查詢
- 地理空間索引：便於地理查詢
索引的管理
<code>// 創建索引
function ensureIndex(keys, options);
// 查詢索引
function getIndexes(filter);
// 刪除索引
function dropIndex("IndexName");
/<code>
一：唯一索引
<code>> db.foo.ensureIndex({"username": 1}, {"unique": true})
{
"createdCollectionAutomatically" : true,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
> db.foo.insert({"username": "mengday", "email": "[email protected]", "age": 26})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
// username 重複會報錯
> db.foo.insert({"username": "mengday", "email": "[email protected]"})
WriteResult({
"nInserted" : 0,
"writeError" : {
"code" : 11000,
"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.foo index: username_1 dup key: { : \"mengday\" }"
}
})
// 第一次 插入不包含索引鍵的文檔，插入成功，不包含索引鍵系統會默認為索引鍵的值為null
> db.foo.insert({"email": "[email protected]"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
// 第二次插入不包含唯一索引的鍵，插入失敗，因為不包含鍵，鍵的值就null，第一次已經有一個值為null, 再插入null，就是重複
> db.foo.insert({"email": "[email protected]"})
WriteResult({
"nInserted" : 0,
"writeError" : {
"code" : 11000,
"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.foo index: username_1 dup key: { : null }"
}
})
// 對多個字段創建唯一索引（關係數據庫中的聯合主鍵）
db.user.ensureIndex({"username": 1, "nickname": 1}, {"unique": true})
>
/<code>MongoDB是無結構型的NoSQL，同一個集合中的每條文檔可以包含某個鍵，也可以不包含，為了達到如果文檔中包含索引鍵，索引鍵的值必須唯一，如果不包含索引鍵那麼不用校驗唯一的效果，可以在創建索引時使用sparse: true， 也就是稀疏索引。
<code>> db.foo.drop()
true
> db.foo.ensureIndex({"username": 1}, {"unique": true, "sparse": true})
{
"createdCollectionAutomatically" : true,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
> db.foo.insert({"email": "[email protected]"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.foo.insert({"email": "[email protected]"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.foo.insert({"username": "mengday3", "email": "[email protected]"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.foo.insert({"username": "mengday3", "email": "[email protected]"})
WriteResult({
"nInserted" : 0,
"writeError" : {
"code" : 11000,
"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.foo index: username_1 dup key: { : \"mengday3\" }"
}
})
/<code>
稀疏索引：對不存在的鍵就不進行索引，也就是該文檔上沒有建立索引，索引條目中也不包含 索引鍵為null的索引條目，所以再次插入不包含索引鍵的文檔不會報錯，直接插入。注意：稀疏索引不光和唯一索引配合使用，也可以單獨使用
對於唯一索引的看法：
唯一索引的目的是為了讓數據庫的某個字段的值唯一，為了確保數據的都是合法的，但是唯一索引在插入數據時會對數據進行檢查，一旦重複會拋出異常，效率會比較低，唯一索引只是保證數據庫數據唯一的最後一種手段，而不是最佳方式，更不是唯一方式，為了保證效率最好採用別的解決方案來保證數據的唯一合法性，儘量減少數據庫的壓力。
二： TTL索引
TTL索引是讓文檔的某個日期時間滿足條件的時候自動刪除文檔，這是一種特殊的索引，這種索引不是為了提高查詢速度的，TTL索引類似於緩存，緩存時間到了就過期了，就要被刪除了
<code>// expireAfterSeconds: 文檔生存的時間，單位是秒，索引鍵是日期類型的
// 如果當期時間大於索引鍵的時間加上緩存時間就會刪除該文檔
> db.foo.ensureIndex({"create_at": 1}, {"expireAfterSeconds": 60})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
/<code>
三：全文索引
<code>// 創建全文索引：字段：content， 鍵的類型：text(全文索引類型)
> db.blog.ensureIndex({"content": "text"})
> db.blog.insert({
"title": "MongoDB: The Definitive Guide",
"summary": "MongoDB Atlas Database as a Service",
"content": "The best way to deploy, operate, and scale MongoDB in the cloud. Available on AWS, Azure, and GoogleCloud Platform. Easily migrate your data to MongoDB Atlas with zero downtime."
})
// 使用全文索引進行查詢
> db.blog.find({"$text":{"$search": "best"}})
{ "_id" : ObjectId("5986c5c94fbaf781302810e2"), "title" : "MongoDB: The Definitive Guide", "summary" : "MongoDB Atlas Database as a Service", "content
" : "The best way to deploy, operate, and scale MongoDB in the cloud. Available on AWS, Azure, and GoogleCloud Platform. Easily migrate your data to M
ongoDB Atlas with zero downtime." }
>
/<code>
全文索引是用於對長文本檢索來使用的，是用正則表達式只能對字符串類型的值進行檢索。注意：創建索引是一件比較耗時耗費資源的事情，而全文索引更是耗時更厲害，如果對索引鍵的內容比較長，需要對內容進行分詞，會出現更嚴重的性能問題。
創建全文索引，建議在mongodb不忙的時候創建，mongodb的分詞現在好像不支持中文，如果是對內容比較小的比如小於100個漢字的可以試用一下mongodb的全文索引，如果是對一篇很長的文章使用全文索引這是非常不合適的，這會把mongodb累死的，對於內容比較多可以採取其他技術如Lucenne、Solr、ElasticSearch等技術
四：複合索引
創建索引時可以對一個字段創建索引，也可以對多個字段創建索引，對多個字段創建索引被稱為 複合索引或者組合索引
<code>> db.user.find()
{ "_id" : 1, "username" : "zhangsan", "age" : 25 }
{ "_id" : 2, "username" : "lisi", "age" : 18 }
{ "_id" : 3, "username" : "wangwu", "age" : 28 }
{ "_id" : 4, "username" : "fengwu", "age" : 27 }
>
// 1：為索引值以升續的方式創建索引條目，-1：代表降續
> db.user.ensureIndex({"username": 1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
// explain()函數用於查看當前查詢的一些信息，比如使用使用了索引等
> db.user.find({"username": "wangwu"}).explain()
/<code>
<code>// 創建組合索引（以後臺模式創建）
> db.user.ensureIndex({"username": 1, "age": 1}, {"background": true})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
> db.user.find({"username": "wangwu", "age": 28})
// 如果查詢時發現沒有使用到索引，可以使用hint函數強制使用索引查詢
> db.user.find().hint({"username": 1, "age": 1})
> db.user.update({"username": "zhangsan"}, {"$set": {"address": {"road": "yijiang", "code": 666}}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
// 對內嵌文檔中字段創建索引
> db.user.ensureIndex({"address.road": 1}, {"background": true})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 3,
"numIndexesAfter" : 4,
"ok" : 1
}
>
> db.user.find({"address.road": "yijiang"}).explain()
// 對數組創建索引，就是對數組中的每個元素分別創建索引,而不是對整個數組建立索引，對數組的每一個元素都創建索引，那麼維護索引的代價就比普通的值大
> db.user.update({"username": "zhangsan"}, {"$set": {"hobby": ["eat", "drink", "mm", "money"] }})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.ensureIndex({"hobby": 1}, {"background": true})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 4,
"numIndexesAfter" : 5,
"ok" : 1
}
> db.user.find({"hobby": "mm"}).explain()
/<code>
索引的選項：
- name:"", 自定義索引的名稱，不配置系統會有默認的索引名
- background: true, 默認是前臺模式， 創建索引是一件即費事又耗費資源的事情，創建索引是在前臺模式或者後臺模式下創建，在前臺模式下創建非常快，但是當有讀寫請求時會堵塞，在後臺模式下當有讀寫請求時並不堵塞，但是創建索引就會暫時暫停，後臺模式要比前臺模式慢的多
- unique: true:,唯一索引
- dropDups: true,是否強制刪除其他重複的文檔，默認不刪除，當索引鍵值重複時創建失敗
- sparse: true, 稀疏索引: 只對包含了該索引鍵的文檔生成索引條目，不包含該鍵就跳過不生成索引鍵，可以和唯一索引配合使用，也可以單獨使用
注意：
- 對於複合索引，相同的鍵，鍵在索引中的順序不同是屬於不同的索引，如：{"username": 1, "age": 1}和{"age": 1,"username": 1}是不同的索引
- 對於複合索引，相同的鍵，每個鍵的排序不同也屬於不同的鍵，如 {"username": 1, "age": 1}和{"username": 1, "age": -1}是屬於不同的索引
- 對於相同的鍵，鍵出現的順序相同，而每個鍵的排序都乘以 -11，是屬於相同的索引，如 {"username": 1, "age": -1}和{"username": -1, "age": -1}
- 對於複合索引，存在隱式索引。隱式索引的意思是當對多個字段創建複合索引時，相當於也對所有字段組成的複合索引的前綴都創建了一個索引，例如 創建了複合索引：{"field1": 1, "field2": -1, "field3": -1， "field4": -1}, 也相當於同時創建了{"field1": 1}、{"field1": 1, "field2": -1}、{"field1": 1, "field2": -1, "field3": -1} 所有前綴組成的索引
對於索引的使用效率
- 索引鍵基數越大，效率越高。基數：就是某個字段不同值的個數（相當於SQL中的 count(distinct key)），如性別就2個，如用戶名和郵箱幾乎都不同，所以不同值的個數就很多，基數越大，使用索引快速篩選掉不滿足條件的文檔越快，基數越小就不能快速篩選滿足條件的文檔
- 一些特殊的操作符不能使用索引，如 $where、$exists
- 一般取反的操作符索引利用率都比較低，如$not、$nin、$ne
- 如果能使用$in操作符儘量不要使用$or操作符，因為or: 是執行兩次查詢操作，然後將結果合併起來，類似於union all，能使用in(單次查詢)就不要使用or操作符
什麼時候創建索引？
<code>當需要對查詢優化，或者經常使用某種查詢的時候可以創建索引來提高查詢效率
/<code>
應該選哪些字段創建索引？
<code>一般應該在基數比較高的鍵上建立索引，或者至少把基數較高的鍵放在複合索引的前面位置/<code>
本號致力於發表實用的技術文章，歡迎關注Java實用技術，及時閱讀每天的優質文章。
分享到:
閱讀更多 Java實用技術 的文章
