如何使用MongoDB索引

本文我們將要和大家分享MongoDB索引的使用詳解，索引就像書的目錄，如果查找某內容在沒有目錄的幫助下，只能全篇查找翻閱，這導致效率非常的低下；如果在藉助目錄情況下，就能很快的定位具體內容所在區域，效率會直線提高。

索引簡介

先開啟命令列，輸入mongo。預設mongodb會連接名為test的資料庫。  

➜ ~ mongo

MongoDB shell version: 2.4.9
connecting to: test
> show collections
>

可以使用show collections/tables查看資料庫為空。

然後在mongodb命令列終端執行如下程式碼

> for(var i=0;i<100000;i++) {
... db.users.insert({username:&#39;user&#39;+i})
... }
> show collections
system.indexes
users
>

再查看資料庫發現多了system.indexes 和 users兩個表，前者即所謂的索引，後者為新建的資料庫表。
這樣user表中即有了10萬個資料。

> db.users.find()
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e4"), "username" : "user0" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e5"), "username" : "user1" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e6"), "username" : "user2" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e7"), "username" : "user3" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e8"), "username" : "user4" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e9"), "username" : "user5" }

現在需要查找其中任何一條數據,比如

> db.users.find({username: 'user1234'})
{ "_id" : ObjectId("5694d5db8fad9e319c5b48b6"), "username" : "user1234" }

發現這條數據成功找到，但需要了解詳細信息，需要加上explain方法

   
> db.users.find({username: 'user1234'}).explain()
{
  "cursor" : "BasicCursor",
  "isMultiKey" : false,
  "n" : 1,
  "nscannedObjects" : 100000,
  "nscanned" : 100000,
  "nscannedObjectsAllPlans" : 100000,
  "nscannedAllPlans" : 100000,
  "scanAndOrder" : false,
  "indexOnly" : false,
  "nYields" : 0,
  "nChunkSkips" : 0,
  "millis" : 30,
  "indexBounds" : {
      
  },
  "server" : "root:27017"
}

參數很多，目前我們只關注其中的"nscanned" : 100000和"millis" : 30這兩項。

nscanned表示mongodb在完成這個查詢過程中掃描的文件總數。可以發現，集合中的每個文件都被掃描了，並且總時間為30毫秒。

如果資料有1000萬個，如果每次查詢文件都遍歷一遍。呃，時間也是相當可觀。

對於此類查詢，索引是一個非常好的解決方案。

> db.users.ensureIndex({"username": 1})

然後再找user1234

> db.users.ensureIndex({"username": 1})
> db.users.find({username: 'user1234'}).explain()
{
  "cursor" : "BtreeCursor username_1",
  "isMultiKey" : false,
  "n" : 1,
  "nscannedObjects" : 1,
  "nscanned" : 1,
  "nscannedObjectsAllPlans" : 1,
  "nscannedAllPlans" : 1,
  "scanAndOrder" : false,
  "indexOnly" : false,
  "nYields" : 0,
  "nChunkSkips" : 0,
  "millis" : 0,
  "indexBounds" : {
    "username" : [
      [
        "user1234",
        "user1234"
      ]
    ]
  },
  "server" : "root:27017"
}

的確有點不可思議，查詢在瞬間完成，因為透過索引只找了一條數據，而不是100000條。

當然使用索引是也是有代價的：對於新增的每一個索引，每次寫入操作（插入、更新、刪除）都將耗費更多的時間。這是因為，當資料發生變化時，不僅要更新文檔，還要更新級集合上的所有索引。因此，mongodb限制每個集合最多有64個索引。通常，在一個特定的集合上，不應該擁有兩個以上的索引。

小技巧

如果一個非常通用的查詢，或者這個查詢造成了效能瓶頸，那麼在某個欄位（例如username）建立索引是非常好的選擇。但只是給管理員用的查詢（不太在意查詢耗費時間），就不該對這個欄位建立索引。

複合索引

索引的值是按一定順序排列的，所以使用索引鍵對文件進行排序非常快。

db.users.find().sort({'age': 1, 'username': 1})

這裡先依照age排序再根據username排序，所以username在這裡發揮的作用並不大。為了優化這個排序，可能需要在age和username上建立索引。

db.users.ensureIndex({'age':1, 'username': 1})
這建立了一個複合索引（建立在多個欄位上的索引），如果查詢條件包含多個鍵，這個索引就非常有用。

建立複合索引後，每個索引條目都包含一個age欄位和一個username字段，並且指向文件在磁碟上的儲存位置。
此時，age欄位是嚴格升序排列的，如果age相等時再依照username升序排列。

查詢方式

點查詢（point query）

用於查詢單一值（儘管包含這個值的文件可能有多個）

db .users.find({'age': 21}).sort({'username': -1})  

因為我們已經建立好複合索引，一個age一個username，建立索引時使用的是升序排序（即數字1），當使用點查詢查找{age：21},假設仍然是10萬條數據，可能年齡是21的很多人，因此會找到不止一條數據。然後sort({'username': -1})會對這些資料進行逆序排序，本意是這樣。但我們不要忘記建立索引時'username'：1是升序（從小到大）,如果想得到逆序只要對資料從最後一個索引開始，依次遍歷即可得到想要的結果。

排序方向並不重要，mongodb可以從任何方向對索引進行遍歷。
綜上，複合索引在點查詢這種情況非常高效，直接定位年齡，不需要對結果進行排序，傳回結果。

多值查詢（multi-value-query）

db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}})

尋找多個值相符的文件。多值查詢也可以理解為多個點查詢。
如上，要找年齡介於21到30之間。 monogdb會使用索引的中的第一個鍵"age"來得到匹配的結果，而結果通常是按照索引順序排列的。

db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}}).sort({'username': 1})

与上一个类似，这次需要对结果排序。
在没有sort时，我们查询的结果首先是根据age等于21，age等于22..这样从小到大排序，当age等于21有多个时，在进行usernameA-Z（0-9）这样排序。所以，sort({'username': 1})，要将所有结果通过名字升序排列，这次不得不先在内存中进行排序，然后返回。效率不如上一个高。

当然，在文档非常少的情况，排序也花费不了多少时间。
如果结果集很大，比如超过32MB，MongoDB会拒绝对如此多的数据进行排序工作。

还有另外一种解决方案

也可以建立另外一个索引{'username': 1, 'age': 1}, 如果先对username建立索引，当再sortusername,相当没有进行排序。但是需要在整个文档查找age等于21的帅哥美女，所以搜寻时间就长了。

但哪个效率更高呢？

如果建立多个索引，如何选择使用哪个呢？
效率高低是分情况的，如果在没有限制的情况下，不用进行排序但需要搜索整个集合时间会远超过前者。但是在返回部分数据（比如limit（1000）），新的赢家就产生了。

   
>db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}}).
sort({username': 1}).
limit(1000).
hint({'age': 1, 'username': 1})
explain()['millis']
2031ms
  
>db.users.find({'age': {"$gte": 21, "$lte": 30}}).
sort({username': 1}).
limit(1000).
hint({'username': 1, 'age': 1}).
explain()['millis']
181ms

其中可以使用hint指定要使用的索引。
所以这种方式还是很有优势的。比如一般场景下，我们不会把所有的数据都取出来，只是去查询最近的，所以这种效率也会更高。

索引类型

唯一索引

可以确保集合的每个文档的指定键都有唯一值。

db.users.ensureIndex({'username': 1, unique: 
true})

比如使用mongoose框架，在定义schema时，即可指定unique: true.
如果插入2个相同都叫张三的数据，第二次插入的则会失败。_id即为唯一索引，并且不能删除。

稀疏索引

使用sparse可以创建稀疏索引

>db.users.ensureIndex({'email': 1}, {'unique': true, 'sparse': 
true})

索引管理

system.indexes集合中包含了每个索引的详细信息

db.system.indexes.find()

1.ensureIndex()创建索引

db.users.ensureIndex({'username': 
1})

后台创建索引，这样数据库再创建索引的同时，仍然能够处理读写请求，可以指定background选项。

db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true})

2.getIndexes()查看索引

db.collectionName.getIndexes()
db.users.getIndexes()
[
  {
    "v" : 1,
    "key" : {
      "_id" : 1
    },
    "ns" : "test.users",
    "name" : "_id_"
  },
  {
    "v" : 1,
    "key" : {
      "username" : 1
    },
    "ns" : "test.users",
    "name" : "username_1"
  }
]

其中v字段只在内部使用，用于标识索引版本。

3.dropIndex删除索引

> db.users.dropIndex("username_1")
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }

或

全选复制放进笔记> db.users.dropIndex({"username":1})

以上内容就是MongoDB索引的使用详解，希望对大家有帮助。

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