MongoDB索引相关文章-摘自网络

索引类型

虽然MongoDB的索引在存储结构上都是一样的,但是根据不同的应用层需求,还是分成了唯一索引(unique)、稀疏索引(sparse)、多值索引(multikey)等几种类型。

唯一索引

唯一索引在创建时加上unique:true 的选项即可,创建命令如下:

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

上面的唯一索引创建后,如果insert一条username已经存在的数据,则会报如下的错误:

E11000 duplicate key error index: gardening.users.$username_1 dup key: { : "kbanker" }

如果你在一个已有数据的collection上创建唯一索引,若唯一索引对应的字段原来就有重复的数据项,那么创建会失败,我们需要加上一个dropDups的选项来强制将重复的项删除掉,命令如下例:

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

松散索引

如果你的数据中一些行中没有某个字段或字段值为null,那么如果在这个字段上建立普通索引,那么无此字段或值null的行也会参与到索引结构中,占用相应的空间。如果我们不希望这些值为空的行参与到我们的索引中,这时候可以采用松散索引,松散索引只会让指定字段不为空的行参与到索引创建中来。创建一个松散索引可以用下面的命令:

db.reviews.ensureIndex({user_id: 1}, {sparse: true})

多值索引

MongoDB可以对一个array类型创建索引,比如像下面的结构,MongoDB可以在tags字段上创建索引:

{ name: "Wheelbarrow",
tags: ["tools", "gardening", "soil"]
}

在生成索引时,会为tags中的三个值分别生成三个索引元素,索引中tools,gardening,soil三个值都会指向这同一行数据。相当于分裂成了三个独立的索引项。

索引管理

索引的创建和删除

创建和删除索引的方法有很多种,下面两个是比较原始的方法,通过对system.indexes这个collection进行相应的写操作来完成索引的创建:

spec = {ns: "green.users", key: {‘addresses.zip’: 1}, name: ‘zip’}
db.system.indexes.insert(spec, true)

上面命令往system.indexes中写入一条记录来创建索引,这条记录包含了要在上面创建索引的collection的名字空间,索引的信息,以及索引的名称。

创建完成后,我们可以通过下面命令找到我们创建的索引:

db.system.indexes.find()
{ "_id" : ObjectId("4d2205c4051f853d46447e95"), "ns" : "green.users",
"key" : { "addresses.zip" : 1 }, "name" : "zip", "v" : 0 }

要删除一个已创建的索引,我们可以使用下面的命令来实现:

use green
db.runCommand({deleteIndexes: "users", index: "zip"})

创建索引命令

实际上创建索引还有更方便的命令,那就是ensureIndex,比如我们创建一个open和close两个字段的联合索引,就可以用下面的命令:

db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1})

这个命令会触发索引创建的两个过程,一个是将相应的字段排序,因为索引是按B+树来组织的,要构建树,将数据进行排序后能够提高插入B+树的效率(第二个过程的效率),在日志中,你能看到和下面类似的输出:

Tue Jan 4 09:58:17 [conn1] building new index on { open: 1.0, close: 1.0 } for stocks.values
1000000/4308303 23%
2000000/4308303 46%
3000000/4308303 69%
4000000/4308303 92%
Tue Jan 4 09:59:13 [conn1] external sort used : 5 files in 55 secs

第二个过程是将排序好的数据插入到索引结构中,构成可用的索引:

1200300/4308303 27%
2227900/4308303 51%
2837100/4308303 65%
3278100/4308303 76%
3783300/4308303 87%
4075500/4308303 94%
Tue Jan 4 10:00:16 [conn1] done building bottom layer, going to commit
Tue Jan 4 10:00:16 [conn1] done for 4308303 records 118.942secs
Tue Jan 4 10:00:16 [conn1] insert stocks.system.indexes 118942ms

除了日志中的输出外,你还可以通过在终端执行currentOp命令来获取当前操作线程的相关信息,如下例:

> db.currentOp()
{
"inprog" : [
{
"opid" : 58,
"active" : true,
"lockType" : "write",
"waitingForLock" : false,
"secs_running" : 55,
"op" : "insert",
"ns" : "stocks.system.indexes",
"query" : {
},
"client" : "127.0.0.1:53421",
"desc" : "conn",
"msg" : "index: (1/3) external sort 3999999/4308303 92%"
}
]
}

最后一部分就是一个索引构建过程,目前正在执行排序过程,执行到92%。

在后台创建索引

创建索引会对数据库添加写锁,如果数据集比如大,会将线上读写数据库的操作挂起,以等待索引创建结束。这影响了数据库的正常服务,我们可以通过在创建索引时加background:true 的选项,让创建工作在后台执行,这时候创建索引还是需要加写锁,但是这个写锁不会直接独占到索引创建完成,而是会暂停为其它读写操作让路,不至于造成严重的性能影响。具体方法:

db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

离线创建索引

无论如何,索引的创建都会给数据库造成一定的压力,从而影响线上服务。如果希望创建索引的过程完全不影响线上服务,我们可以通过将replica sets中的节点先从集群中剥离,在这个节点上添加相应的索引,等索引添加完毕后再将其添加到replica sets中。这只需要保证一个条件,就是创建索引的时间不能长于oplog能够保存日志的时间,否则创建完后节点再上线发现再也无法追上primary了,这时会进行resync操作。

索引备份

我们知道,无论是使用mongodump还是mongoexport命令,都只是对数据进行备份,无法备份索引。我们在恢复的时候,还是需要等待漫长的索引创建过程。所以,如果你希望备份的时候带上索引,那么最好采用备份数据文件的方式。

索引压缩

索引在使用一段时间后,经历增删改等操作,会变得比较松散,从而战用不必要的空间,我们可以通过reindex命令,重新组织索引,让索引的空间占用变得更小。

时间: 2024-08-07 00:17:29

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MongoDB 索引相关知识

背景: MongoDB和MySQL一样,都会产生慢查询,所以都需要对其进行优化:包括创建索引.重构查询等.现在就说明在MongoDB下的索引相关知识点,可以通过这篇文章MongoDB 查询优化分析了解MongoDB慢查询的一些特点. 执行计划分析: 因为MongoDB也是BTree索引,所以使用上和MySQL大致一样.通过explain查看一个query的执行计划,来判断如何加索引,explain在3.0版本的时候做了一些改进,现在针对这2个版本进行分析: 3.0之前: zjy:PRIMARY>

mongoDB索引相关命令总结

一.在集合中文档的某个键上面建立索引: 1.我们知道如果索引使用的得当,会大幅提升查询速度,而如果使用不当有可能会使整个操作性能下降所以在建立索引的时候要考虑如下几点: (1).会做什么样的查询,哪些键需要建立索引 (2).每个键的索引方向是怎么样的 (3).如何应对扩展,怎么排序键的方向,使更多常用的数据保存在内存中 2.这里注意一下,建立索引的时候可以使用 1,-1 建立不同方向的索引 3.使用ensureIndex() 在指定的键上创建索引 4.建立普通索引:使用 ensureIndex(

mongodb 索引相关

1.索引的相关介绍: monggodb的索引也是一颗平衡二叉树,所以在传统数据库中的绝大部分的索引优化技术也是可用的. 注意:mongodb可以在任意方向上对数据进行遍历(这点和关系数据库中的索引不一样),但这个仅限于单键排序,对于多键排序索引的方向还是比较重要的. 下面是个单键排序无方向性的具体的例子: 上面是两个查询的执行计划,红色部分的参数表示,查询是否在内存中有排序操作, 从上面的例子中可以很明显的看出,无论是按照iage的降序还是升序排序,查询都没有在内存中有排序操作. 2.mongo

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一,下载 1.官网为:http://www.mongodb.org/ :下载安装程序的地址为:http://www.mongodb.org/downloads ,选择选择的是Windows 32-bit 2.4.0版本. 2.下载MongoDB For .net 驱动开发包,官方的c#driver位于driver菜单下,地址为:https://github.com/mongodb/mongo-csharp-driver/downloads.这里还了解到有samus驱动下载地址:https://g

15 | 答疑文章(一):日志和索引相关问题

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MongoDB 索引的使用, 管理 和优化 2014-03-25 17:12 6479人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: MongoDB(9)  [使用explain和hint] 前面讲高级查询选项时,提到过"$explain" 和 ”$hint“可以作为包装查询的选项关键字使用,其实这两个本身就可以作为操作游标的函数调用!游标调用explain函数会返回一个文档,用于描述当前查询的一些细节信息.这也不同于我们前面介绍的游标函数,前面提到的游标处理函数都是返回游标,可组成方法链调