Comment utiliser les index dans MongoDB pour améliorer les performances de la requête?

Comment utiliser les index dans MongoDB pour améliorer les performances de la requête

Les index MongoDB sont des structures de données spéciales qui stockent une petite partie des données de la collection d'une manière qui accélère la récupération des données. Ils fonctionnent de manière similaire aux index dans les bases de données relationnelles, permettant à MongoDB de localiser rapidement des documents qui correspondent aux critères de requête spécifiques sans avoir à scanner toute la collection. Ceci est particulièrement bénéfique pour les grandes collections. Pour utiliser efficacement les index, vous devez comprendre comment ils fonctionnent et comment les créer de manière appropriée.

Le concept de base est de créer un index sur les champs fréquemment utilisés dans vos requêtes find () . Par exemple, si vous interrogez fréquemment pour les documents basés sur le champ nom d'utilisateur , la création d'un index sur nom d'utilisateur améliorera considérablement les performances de la requête. Vous créez des index à l'aide de la méthode db.collection.createIndex () . Par exemple, pour créer un index à champ unique sur le champ nom d'utilisateur dans une collection appelée Users :

 <code class="javascript"> db.users.createIndex ({username: 1}) </code> 

le 1 indique un ordre ascendant; -1 spécifierait l'ordre descendant. Vous pouvez créer des index de composés impliquant plusieurs champs, qui sont particulièrement utiles pour les requêtes qui utilisent plusieurs critères. Par exemple, pour indexer nom d'utilisateur et Âge :

 <code class="javascript"> db.users.createIndex ({username: 1, âge: -1}) </code>  pre> <p> Cet index sera efficace pour les requêtes. L'ordre des champs dans l'indice composé est important; La base de données utilise les champs dans l'ordre spécifié d'optimisation. N'oubliez pas de considérer la sélectivité de vos index. Un index sur un champ avec des valeurs très uniques peut ne pas fournir beaucoup de prestations de performances. </p> <h2> Quels sont les différents types d'index disponibles dans MongoDB et quand dois-je utiliser chacun? </h2> <p> MongoDB offre plusieurs types d'index, chacun adapté à différents motifs de requête: un seul champ. Utilisez-le lorsque les requêtes filtrent fréquemment sur un seul champ. C'est le type le plus simple et le plus courant.  </p>

Index du composé: Index plusieurs champs. Utilisez-le pour les requêtes qui filtrent sur plusieurs champs dans un ordre spécifique. L'ordre est crucial pour la performance; La base de données utilisera les champs dans l'ordre spécifié dans l'index.

Index Multikey: permet d'indexer les tableaux. Chaque élément du tableau devient une entrée distincte dans l'index. Utilisez-le lors de l'interrogation des documents basés sur des éléments dans un champ de tableau. Par exemple, si vous avez un tableau balises , un index Multikey sur balises permet des requêtes efficaces pour des documents contenant des balises spécifiques.

Index hachée: utilise une fonction de hachage pour indexer les valeurs. Convient pour les champs avec une cardinalité élevée (de nombreuses valeurs uniques) et où des correspondances exactes sont nécessaires. Généralement utilisé pour les clés de rupture.

Index géospatial: Index les données de localisation (Geojson). Utilisez-le pour les requêtes impliquant des recherches de proximité (par exemple, trouver des documents dans un certain rayon). Il existe des index 2D et 2DSPhere, 2DSPhere étant préférable pour les données de localisation globales.

Index de texte: Index Contenu du texte pour les capacités de recherche de texte complet. Utilisez-le pour les requêtes impliquant des mots clés et des phrases.

Le choix du bon type d'index dépend entièrement de vos modèles de requête. Analyser vos requêtes les plus fréquentes pour déterminer quels champs sont le plus souvent utilisés dans les opérations de filtrage, puis choisissez le type d'index approprié en conséquence.

Comment puis-je surveiller l'efficacité de mes index MongoDB et identifier les requêtes qui bénéficieraient de la création d'index?

MongoDB fournit plusieurs outils pour surveiller l'efficacité de l'index et identifier les quelles qui pourraient profiter de l'indice Création:

• db.collection.stats () : Cette commande fournit des statistiques sur une collection, y compris l'utilisation d'index. Regardez la section indexdetails pour voir quelles index sont utilisés fréquemment et lesquels ne le sont pas. Une faible utilisation peut suggérer des index inutiles.
• MongoDB Profiler: Les détails de l'exécution des journaux du profileur, y compris le temps pris et si des index ont été utilisés. Ceci est inestimable pour identifier les requêtes lentes et déterminer si un index pourrait améliorer les performances. Activez soigneusement le profileur, car il peut avoir un impact significatif sur les performances s'il est laissé indéfiniment.
• Outils de surveillance: Les outils de surveillance comme MongoDB Compass ou les outils tiers offrent des tableaux de bord visuels qui affichent les performances de la requête et les statistiques d'utilisation d'index. Ces outils fournissent souvent des alertes pour les requêtes lentes et suggèrent des améliorations potentielles de l'index.
• Expliquez () : Utilisez la méthode Explication () avec vos requêtes pour comprendre comment MongoDB a exécuté la requête et s'il a utilisé des index. La sortie affichera des détails sur le plan d'exécution, y compris l'index utilisé (le cas échéant) et le nombre de documents examinés. If a query scans a large portion of the collection without using an index, it's a candidate for index optimization.

By regularly analyzing these metrics, you can identify underperforming queries and create appropriate indexes to optimize their execution time.

How Do I Troubleshoot Slow Queries in MongoDB and Determine if an Index Is the Solution?

Le dépannage des requêtes mongoDB lentes implique une approche systématique:

1. Identifier les requêtes lentes: Utilisez le profileur ou les outils de surveillance pour identifier les requêtes provoquant des goulots d'étranglement de performances.
2. Tri.
3. Vérifiez les index manquants: Si la requête implique le filtrage des champs sans index, la création d'un index approprié est probablement la solution. Utilisez Expliquez () pour vérifier si un index est utilisé.
4. Analyser l'utilisation de l'index: Si des index existent, vérifiez s'ils sont utilisés efficacement. Un indice inefficace (par exemple, un indice de composé mal choisi) pourrait ne pas offrir beaucoup d'avantages.
5. Considérez le volume de données: pour des collections extrêmement grandes, même avec les index, les performances de la requête peuvent encore être lentes. Envisagez d'optimiser votre modèle de données ou de l'utilisation de Sharding pour distribuer les données sur plusieurs serveurs.
6. Examen de la structure de la requête: Les requêtes mal structurées peuvent également avoir un impact sur les performances. Assurez-vous que vous utilisez des opérateurs appropriés et évitez les opérations inutiles.
7. Vérifier les contraintes de ressources: La mémoire insuffisante ou les ressources CPU peuvent également conduire à des requêtes lentes. Surveillez les ressources du serveur pour identifier les goulots d'étranglement potentiels.

Si après avoir analysé la requête et l'index, vous déterminez un index manquant ou inefficace est la cause de la performance lente, créez ou modifiez l'index selon les besoins. N'oubliez pas de tester soigneusement l'impact de toute modification d'index sur votre application. Toutes les requêtes lentes ne sont pas résolues en ajoutant des index; Parfois, l'optimisation de la requête elle-même ou la lutte contre les contraintes de ressources est nécessaire.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!