一、索引基础:
MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令:
> db.test.ensureIndex({"username":1})
可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立:
> db.test.getIndexes()
删除索引的命令是:
> db.test.dropIndex({"username":1})
在MongoDB中,我们同样可以创建复合索引,如:
-- 数字1表示username键的索引按升序存储,-1表示age键的索引按照降序方式存储。
> db.test.ensureIndex({"username":1, "age":-1})
该索引被创建后,基于username和age的查询将会用到该索引,或者是基于username的查询也会用到该索引,但是只是基于age的查询将不 会用到该复合索引。因此可以说,如果想用到复合索引,必须在查询条件中包含复合索引中的前N个索引列。然而如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺 序不一致的话,MongoDB可以智能的帮助我们调整该顺序,以便使复合索引可以为查询所用。如:
> db.test.find({"age": 30, "username": "stephen"})
对于上面示例中的查询条件,MongoDB在检索之前将会动态的调整查询条件文档的顺序,以使该查询可以用到刚刚创建的复合索引。
我们可以为内嵌文档创建索引,其规则和普通文档没有任何差别,如:
> db.test.ensureIndex({"comments.date":1})
对于上面创建的索引,MongoDB都会根据索引的keyname和索引方向为新创建的索引自动分配一个索引名,下面的命令可以在创建索引时为其指定索引名,如:
> db.test.ensureIndex({"username":1},{"name":"testindex"})
随着集合的增长,需要针对查询中大量的排序做索引。如果没有对索引的键调用sort,MongoDB需要将所有数据提取到内存并排序。因此在做无索引排序时,如果数据量过大以致无法在内存中进行排序,此时MongoDB将会报错。
二、唯一索引:
在缺省情况下创建的索引均不是唯一索引。下面的示例将创建唯一索引,如:
> db.test.ensureIndex({"userid":1},{"unique":true})
如果再次插入userid重复的文档时,MongoDB将报错,以提示插入重复键,如:
> db.test.insert({"userid":5})
> db.test.insert({"userid":5})
E11000 duplicate key error index: test.test.$userid_1 dup key: { : 5.0 }
如果插入的文档中不包含userid键,那么该文档中该键的值为null,如果多次插入类似的文档,MongoDB将会报出同样的错误,如:
> db.test.insert({"userid1":5})
> db.test.insert({"userid1":5})
E11000 duplicate key error index: test.test.$userid_1 dup key: { : null }
如果在创建唯一索引时已经存在了重复项,我们可以通过下面的命令帮助我们在创建唯一索引时消除重复文档,仅保留发现的第一个文档,如:
--先删除刚刚创建的唯一索引。
> db.test.dropIndex({"userid":1})
--插入测试数据,以保证集合中有重复键存在。
> db.test.remove()
> db.test.insert({"userid":5})
> db.test.insert({"userid":5})
--创建唯一索引,并消除重复数据。
> db.test.ensureIndex({"userid":1},{"unique":true,"dropDups":true})
--查询结果确认,重复的键确实在创建索引时已经被删除。
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("4fe823c180144abd15acd52e"), "userid" : 5 }
我们同样可以创建复合唯一索引,即保证复合键值唯一即可。如:
> db.test.ensureIndex({"userid":1,"age":1},{"unique":true})
三、使用explain:
explain是非常有用的工具,会帮助你获得查询方面诸多有用的信息。只要对游标调用该方法,就可以得到查询细节。explain会返回一个文档,而不是游标本身。如:
> db.test.find().explain()
{
"cursor" : "BasicCursor",
"nscanned" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"n" : 1,
"millis" : 0,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"isMultiKey" : false,
"indexOnly" : false,
"indexBounds" : {
}
}
explain会返回查询使用的索引情况,耗时和扫描文档数的统计信息。
"cursor":"BasicCursor"表示没有使用索引。
"nscanned":1 表示查询了多少个文档。
"n":1 表示返回的文档数量。
"millis":0 表示整个查询的耗时。
四、索引管理:
system.indexes集合中包含了每个索引的详细信息,因此可以通过下面的命令查询已经存在的索引,如:
> db.system.indexes.find()
如果在为已有数据的文档创建索引时,可以执行下面的命令,以使MongoDB在后台创建索引,这样的创建时就不会阻塞其他操作。但是相比而言,以阻塞方式创建索引,会使整个创建过程效率更高,但是在创建时MongoDB将无法接收其他的操作。
> db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true})
root@TEST-MONGO-01 conf]# /data/server/mongodb2.4.6/bin/mongo 192.168.9.235:30000/admin
mongos> db.DC_TWEETS.ensureIndex({"dayId":1},{name:"dayId"},{"background":true});
mongos> db.DC_TWEETS.ensureIndex({"siteId":1},{name:"siteId"},{"background":true});
mongos> db.DC_TWEETS.ensureIndex({"blogId":1},{name:"blogId"},{"background":true});
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