PHP主| mongodb索引，第1部分

鑰匙要點

在MongoDB中進行索引可以通過減少需要閱讀的完整文檔的數量來大大提高性能和吞吐量，從而提高應用程序性能。 MongoDB支持幾種類型的索引，包括默認_id索引，輔助索引，化合物索引，Multikey Index和Multikey化合物索引。每種類型都有特定的目的，用於不同類型的查詢。
• >
>可以在集合上定義多個索引，但是查詢在執行過程中只能使用一個索引。最好的索引是由MongoDB的Query-Optimizer選擇在運行時選擇的。
• >
>索引可以大大改善閱讀操作，但也會造成自身成本。索引操作佔據空間，並在收藏集中的每個插入，更新和刪除操作上引起額外的開銷。因此，索引收益較重的收藏量比寫入較重的收藏。
• 索引是與MongoDB合作的最重要概念之一。正確理解至關重要，因為索引可以通過減少要閱讀的完整文檔的數量來大大提高性能和吞吐量，從而提高應用程序的性能。因為索引很難理解，所以這個兩部分系列將仔細研究它們。 在本文中，我們將探討以下五種索引：
• >默認_id索引

輔助索引

1. 複合索引
2. 多基索引
3. > Multikey Compound Index
4. 還有其他一些類型的討論，但是從邏輯上講，我將它們保留在第2部分中，以提供清晰的理解並避免任何混亂。 儘管可以在集合上定義多個索引，但是在執行過程中，查詢只能使用一個索引。 MongoDB的查詢選項器在運行時做出最佳索引的決定。 本文假設您對MongoDB概念（例如集合，文檔等）有基本的了解，並使用PHP（例如查找和插入）進行基本查詢。如果沒有，我建議您閱讀我們的初學者文章：重新審視MongoDB和MongoDB的簡介。 對於該系列，我們將假設我們有一個名為帖子的帖子，其中填充了500個文檔，具有以下結構：
現在，讓我們詳細探討各種類型的索引。
5. >默認_id索引
默認情況下，MongoDB在每個集合的_id字段上創建一個默認索引。每個文檔都有一個唯一的_id字段作為主鍵，一個12字節的objectid。如果沒有其他可用索引，則默認情況下將用於各種查詢。 要查看集合的索引，請打開MongoDB外殼並執行以下操作：

<span>{
</span>    <span>"_id": <span>ObjectId</span>("5146bb52d852470060001f4"),
</span>    <span>"comments": {
</span>        <span>"0": "This is the first comment",
</span>        <span>"1": "This is the second comment"
</span>    <span>},
</span>    <span>"post_likes": 40,
</span>    <span>"post_tags": {
</span>        <span>"0": "MongoDB",
</span>        <span>"1": "Tutorial",
</span>        <span>"2": "Indexing"
</span>    <span>},
</span>    <span>"post_text": "Hello Readers!! This is my post text",
</span>    <span>"post_type": "private",
</span>    <span>"user_name": "Mark Anthony"
</span><span>}</span>

GetIndexes（）方法返回我們集合的所有索引。如您所見，我們的默認索引帶有名稱_id_ 。密鑰字段表明索引在_id字段上，1的值表示升序順序。我們將在下一節中了解訂購。

輔助索引

對於要在_id字段以外的字段上使用索引的情況，我們必須定義自定義索引。假設我們要根據user_name字段搜索帖子。在這種情況下，我們將在集合的User_name字段上定義自定義索引。除默認索引外，此類自定義索引稱為輔助索引。 為了證明索引對數據庫的效果，讓我們簡要分析查詢性能而不先索引。為此，我們將執行查詢，以查找所有具有“ Jim Alexandar”的user_name的帖子。

<span>{
</span>    <span>"_id": <span>ObjectId</span>("5146bb52d852470060001f4"),
</span>    <span>"comments": {
</span>        <span>"0": "This is the first comment",
</span>        <span>"1": "This is the second comment"
</span>    <span>},
</span>    <span>"post_likes": 40,
</span>    <span>"post_tags": {
</span>        <span>"0": "MongoDB",
</span>        <span>"1": "Tutorial",
</span>        <span>"2": "Indexing"
</span>    <span>},
</span>    <span>"post_text": "Hello Readers!! This is my post text",
</span>    <span>"post_type": "private",
</span>    <span>"user_name": "Mark Anthony"
</span><span>}</span>

解釋（）返回與索引相關的信息。上述解釋（）的輸出如下所示：

值得一看的一些重要鍵是：

1. 光標 - 指示查詢中使用的索引。 basiccursor表示使用了默認_id索引，MongoDB必須搜索整個集合。繼續，我們會看到，當我們應用索引時，btreecursor將被使用而不是> basiccursor。
n - 指示返回查詢的文檔數量（在這種情況下為一個文檔）。
2. >
nscannedObjects - 指示查詢搜索的文檔數量（在這種情況下，搜索了所有500個文檔）。如果集合中的文檔數量很大，則可以是一個大開銷的操作。 >
3. nscanned - 指示在數據庫操作過程中掃描的文檔數量。
4. 理想情況下，n應等於或接近NScann，這意味著搜索最少數量的文檔。 現在，讓我們執行相同的查詢，但使用輔助索引。要創建索引，請在MongoDB Shell中執行以下操作：

我們在user_name字段上創建了一個索引 在帖子中使用SuereIndex（）方法集合。我敢肯定，您已經將訂單參數的值置於該方法上，該方法指示搜索的上升（1）或降序（-1）訂單。為了更好地理解這一點，請注意每個文檔都有一個時間戳字段。如果我們首先想要最新的帖子，我們將使用降序訂單。對於最古老的帖子，我們將選擇上升訂單。 創建索引後，使用相同的find（）和divell（）方法來像以前一樣執行和分析查詢。 IS的輸出：

輸出顯示查詢使用btreecursor命名user_name_1 （我們之前定義了），並且僅掃描了一個文檔，而不是與上一個查詢中搜索的500個文檔相反，而無需索引。 就目前而言，了解所有MongoDB索引都使用其算法中的BTREE數據結構，而Btreecursor是其默認光標。本文的詳細討論不範圍，但這不會影響任何進一步的理解。 以上比較表明索引如何顯著改善查詢性能。

複合索引

在某些情況下，查詢使用多個字段。在這種情況下，我們可以使用複合索引。考慮以下查詢，該查詢同時使用post_type和post_likes字段：

<span>{
</span>    <span>"_id": <span>ObjectId</span>("5146bb52d852470060001f4"),
</span>    <span>"comments": {
</span>        <span>"0": "This is the first comment",
</span>        <span>"1": "This is the second comment"
</span>    <span>},
</span>    <span>"post_likes": 40,
</span>    <span>"post_tags": {
</span>        <span>"0": "MongoDB",
</span>        <span>"1": "Tutorial",
</span>        <span>"2": "Indexing"
</span>    <span>},
</span>    <span>"post_text": "Hello Readers!! This is my post text",
</span>    <span>"post_type": "private",
</span>    <span>"user_name": "Mark Anthony"
</span><span>}</span>

用divell（）分析此查詢，給出以下結果，這表明查詢使用基本cursor，所有500個文檔都被掃描以檢索一個文檔。

這是高效的，所以讓我們應用一些索引。我們可以在字段上定義一個複合索引post_type和post_likes，如下所示：

分析查詢現在給出以下結果：

這裡非常重要的一點是，在多個字段上定義的化合物索引可用於查詢這些字段的子集。例如，假設有一個複合索引{field1，field2，field3}。該索引可用於查詢：

• > field1
• > field1，field2
• > field1，field2，field3

因此，如果我們定義了索引{field1，field2，field3}，則無需定義單獨的{field1}和{field1，field2} indexes。但是，如果我們在查詢field2和field2，field3時需要此化合物索引，則如果優化器未選擇所需的索引，則可以使用shint（）。 提示（）方法可用於迫使mongoDB使用索引，我們指定並覆蓋默認選擇和查詢優化過程。您可以將索引中使用的字段名稱指定為參數，如下所示：

<span><span><?php </span></span><span><span>// query to find posts with user_name "Jim Alexandar"
</span></span><span><span>$cursor = $collection->find(
</span></span><span>    <span>array("user_name" => "Jim Alexandar")
</span></span><span><span>);
</span></span><span><span>//  use explain() to get explanation of query indexes
</span></span><span><span>var_dump($cursor->explain());</span></span></span>

這樣可以確保查詢使用post_type和post_likes字段上定義的化合物索引。

多基索引

當在數組字段上完成索引時，稱為Multikey索引。再次考慮我們的郵政文件；我們可以在post_tags上應用多基索引。 Multikey索引將索引數組的每個元素，因此在這種情況下，將為post_tags value創建單獨的索引： mongodb ，> tutorial>很快。 但是，由於每個值的索引，數組字段上的索引都必須非常有選擇地使用，因為它們會消耗大量內存。

> Multikey Compound Index

我們可以創建一個Multikey Compound索引，但是限制索引中最多可以是一個數組。因此，如果我們將field1作為字符串，而[field2，field3]作為數組，則無法定義索引{field2，field3}，因為兩個字段都是數組。 在下面的示例中，我們在post_tags和user_name字段上創建索引：

索引限制和注意事項

重要的是要知道，索引不能用於使用正則表達式，否定操作員（即$ ne，$ not等），算術運算符（即$ mod等），$中的JavaScript表達式的查詢中使用索引。條款，在其他情況下。 索引操作也有自己的成本。每個索引都佔據空間，並且在收集集合上的每個插入，更新和刪除操作上都會引起額外的開銷。您需要考慮每個集合的讀取比率：寫比率；索引對重讀收藏是有益的，但可能不適合寫入較重的收藏。 MongoDB將索引留在RAM中。確保總索引大小不超過RAM限制。如果是這樣，將從RAM中刪除某些索引，因此查詢將減慢。此外，收集最多可以具有64個索引。

摘要

僅此而已。總而言之，如果選擇了適當的索引方法，則索引對應用非常有益。在下一部分中，我們將考慮在嵌入式文檔，子插件和訂購上使用索引。敬請關注！ 通過fotolia 圖像 經常詢問有關mongoDB索引

的問題

> MongoDB在數據庫管理中索引的重要性是什麼？通過為數據提供更有效的途徑，它可以顯著提高數據庫操作的性能。如果沒有索引，MongoDB必須執行集合掃描，即掃描集合中的每個文檔，以選擇與查詢語句匹配的文檔。使用索引，MongoDB可以將其搜索限制在數據的相關部分，從而減少所需掃描的數據量。這會導致查詢響應時間更快，並且CPU使用率較低，這在大型數據庫中尤其有益。

> MongoDB索引如何工作？ mongoDB索引索引可以創建一個特殊的數據結構，該特殊數據結構容納了集合數據的一小部分。該數據結構包括特定字段或一組字段的值，該值按索引中指定的字段值排序。執行查詢後，MongoDB使用這些索引來限制其必須檢查的文檔數量。當文檔的總大小超過可用的RAM時，索引特別有益。 >

？查詢的性能。其中包括單個字段，化合物，多基，文本，2D和2DDSPHERE索引。每種類型的索引都有特定的目的，用於不同類型的查詢。例如，單個字段和化合物索引分別用於單個或多個字段上的查詢。 Multikey索引用於數組，並且文本索引用於字符串內容。

>

>如何在mongodb中創建索引？

>

>您可以使用CreateIndex（）方法在MongoDB中創建索引。如果索引尚不存在，則此方法在指定字段上創建索引。該方法採用兩個參數：索引的字段或字段和一個允許您指定其他選項的選項文檔。

我可以在mongodb中創建多個索引嗎？ MongoDB的索引。但是，重要的是要注意，儘管索引提高了查詢性能，但它們還消耗了系統資源，尤其是磁盤空間和內存。因此，至關重要的是明智地創建索引，並且僅在那些經常查詢的領域中。 MongoDB很大程度上取決於您的應用程序的查詢模式。經常在排序操作中查詢或使用的字段是索引的良好候選者。此外，具有高度唯一性的字段也是索引的良好候選者，因為它們可以在執行查詢時大大減少MongoDB的文檔數量。您可以使用getIndexes（）方法在mongodb中檢查索引是否存在。此方法返回集合上所有索引的列表，包括默認情況下創建的_id索引。

我可以在mongodb中刪除索引嗎？使用DropIndex（）方法的mongodb。此方法從集合中刪除指定的索引。

> mongoDB中的索引相交是什麼？ 。當沒有單個索引無法滿足查詢，但兩個或多個索引的交集可以。

時，這可能特別有用。

>索引對MongoDB的寫操作的影響是什麼？

>在索引時顯著改善了讀取操作的性能，它可能會對寫操作產生影響。這是因為每次插入或更新文檔時，集合上的所有索引也必須更新。因此，集合的索引越多，寫操作的越慢。在創建索引時，在閱讀性能和寫入表現之間找到平衡很重要。

以上是PHP主| mongodb索引，第1部分的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！