武林內功，資料庫的索引

weixin_34253539發表於2018-11-06
資料庫索引

想把Mongodb真正的使用好，不是那麼簡單，不能只會增刪改查，還需要練習內功。
內功在武俠小說裡面是一個人發展強大起來的重要基礎，在我們Mongodb中練習內功也有這樣的作用。
開始今天的內功學習。

為什麼需要索引

索引：提高查詢效率最有效的手段。是解決查詢速度緩慢而退出的一種特殊的資料結構，以易於遍歷的形式儲存部分資料內容；索引資料儲存在記憶體當中，同樣加快了索引查詢資料的效率。

從索引的簡介中瞭解兩個個知識點：

 ●  目的提高查詢速度。
 ●  索引儲存在記憶體當中。

索引針對的是查詢速度緩慢，資料量大特別是資料量在百萬級別，千萬級別以及以上的資料量。
索引能大大減少查詢時間的損耗。

eg:自己寫過一段Monodb中的關聯查詢，資料表資料在百萬級別，沒有使用索引的時刻查詢時間在7s,使用索引後查詢時間是0.3s。效率大大提高。

Mongodb的索引機制

在往Mongodb中插入文件，每個文件都會經過底層的儲存引擎持久化操作之後，會展示一個位置資訊。
通過這個位置 資訊，就能從儲存引擎中讀取到資料。不同的儲存引擎處處位置的資訊不同。選擇合適的引擎也能幫助我們快速的查詢資料。
eg: wiredtiger引擎生成一個KEY值，通過KEY去訪問對應的文件。mmapv1引擎裡面位置資訊是通過檔案id與檔案內的偏移量決定的。

索引的型別

在Mongodb中有很多種索引支援，包含以下索引型別：單欄位索引，聯合索引，多key索引，文字索引， 地理位置索引，雜湊索引.不同的索引型別支援不同型別的資料格式和查詢需求。

單欄位索引

單欄位索引是針對單個欄位進行設定索引的操作。

//建立索引的語法

db.getCollection('test').createIndex({name:1})

{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1.0

}

數字1 是索引裡面的資料按照升序進行排序，需要按照降序排序的索引可以寫-1

db.getCollection('test').createIndex({name:-1})

程式碼中針對name欄位進行了建立索引，特別是Mongodb的主鍵_Id索引也是單欄位索引。

聯合索引

聯合索引在單欄位索引上進行了多個欄位操作，將多個欄位合併為一個索引的聯合索引。

//建立索引的語法還是一樣的。

db.getCollection('test').createIndex({name:1,phone:1})

{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1.0

}

在查詢欄位中引入聯合索引，在查詢語句操作時需要按照聯合索引的順序進行查詢，否則不能走索引的操作。
eg:我們建立索引時name在前 phone在後。

//find操作

db.getCollection('test').find({name:"qiiq"})

db.getCollection('test').find({name:"qiiq",phone:12512135})

這兩種操作是能走聯合索引。

//下面兩種操作時不能走聯合索引

db.getCollection('test').find({phone:12512135,name:"qiiq"})

db.getCollection('test').find({phone:12512135})

多key索引

多key索引：當內容是陣列或者list集合建立的一種索引。該索引會為陣列中的每個欄位建立索引。

子文件索引

該索引用來嵌入子文件中的欄位進行建立索引。操作也可以有複合索引，單欄位索引。

db.getCollection('test').createIndex({"user.name":1})

索引的屬性

在Mongodb中不僅支援多個型別的索引，還能對索引增加一些額外的屬性。

 ●  唯一索引：在Mongodb中_id就是利用單欄位索引加唯一索引的屬性，構成的。
 ●  部分索引(3.2版本之後新增)：僅索引符合指定過濾器表示式集合中的文件。部分索引有較低的儲存要求，降低索引的建立與維護。
 ●  稀疏索引： 確保索引僅包含具有索引欄位的文件的條目。會跳過沒有索引欄位的文件。

 ●  TTL索引：在一定時間後自動從集合中刪除文件的一種索引。

索引的操作

索引的操作包含 建立，檢視 ，刪除，重建操作。

索引的建立

我們在前面的操作操作中已經使用索引的建立

db.getCollection('test').createIndex({"user.name":1})

db.collection.createIndex（keys,選項）

  1. keys，要建立索引的引數列表。如：{KEY:1}，其中key表示欄位名，1表示升序排序，也可使用使用數字-1降序。

  2. options，可選引數，表示建立索引的設定。可選值如下：

 ●  background，Boolean，在後臺建立索引，以便建立索引時不阻止其他資料庫活動。預設值 false。
 ●  unique，Boolean，建立唯一索引。預設值 false。
 ●  name，String，指定索引的名稱。如果未指定，MongoDB會生成一個索引欄位的名稱和排序順序串聯。
 ●  dropDups，Boolean，建立唯一索引時，如果出現重複刪除後續出現的相同索引，只保留第一個。
 ●  sparse，Boolean，對文件中不存在的欄位資料不啟用索引。預設值是 false。
 ●  v，index version，索引的版本號。

 ●  weights，document，索引權重值，數值在 1 到 99,999 之間，表示該索引相對於其他索引欄位的得分權重。

檢視索引

getIndexes()檢視集合的所有索引。

db.getCollection('test').getIndexes()

[

{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1

},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.test"

},

{
"v" : 2,
"key" : {
"name" : 1.0

},
"name" : "name_1",
"ns" : "test.test"

},

{
"v" : 2,
"key" : {
"name" : 1.0,
"phone" : 1.0

},
"name" : "name_1_phone_1",
"ns" : "test.test"

}
]

totalIndexSize()檢視集合索引的總大小。

db.getCollection('test').totalIndexSize()
69632 //單位位元組

索引的優化

慢查詢檢視

在mysql資料庫中，有慢查詢語句的展示，在Mongodb中也有這樣的實現名字是Profiling。
更改Mongodb的閾值，有三個級別的性質。

 ●  0 代表的是不開啟慢分析性質。
 ●  1 根據處理時間將超過閾值的請求記錄都記錄到system.profile集合中。
 ●  2 所有記錄都將記錄到集合system.profile中。
在隨著業務的發展，剛開始建立的索引可能不符合現在的業務需求。索引的數量並不是越多越好。
索引能幫助我們提高查詢的效能，但是會影響到插入和更新的效能。寫入與更新操作每次都需要把索引更新。

在此就可以根據慢請求的日誌，進行索引建立的調整。

索引分析

Mongodb中有一個命令explain();幫助我們進行查詢的慢分析。

db.getCollection("test").find().explain()

{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.test",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN", //代表的是進行的全盤掃描，沒有利用到索引。當然也是查詢條件中沒有指定條件語句所致
"direction" : "forward"

},
"rejectedPlans" : []

},
"serverInfo" : {
"host" : "237ae74dd4d9",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.3",
"gitVersion" : "7ea530946fa7880364d88c8d8b6026bbc9ffa48c"

},
"ok" : 1.0

}

在name欄位增加索引，執行查詢計劃。

db.getCollection("test").find({"name":"frq"}).explain()

{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.test",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"name" : {
"$eq" : "frq"

}

},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"name" : 1.0,
"phone" : 1.0

},
"indexName" : "name_1_phone_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"name" : [],
"phone" : []

},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"name" : [ 
"[\"frq\", \"frq\"]"

],
"phone" : [ 
"[MinKey, MaxKey]"

]

}

}

},
"rejectedPlans" : [ 

{
"stage" : "FETCH", 執行完索引後，進行FETCH，讀取出最終的
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN", // 重點是這裡 用到了索引欄位，先在索引中查詢。
"keyPattern" : {
"name" : 1.0

},
"indexName" : "name_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"name" : []

},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"name" : [ 
"[\"frq\", \"frq\"]"

]

}

}

}

]

},
"serverInfo" : {
"host" : "237ae74dd4d9",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.3",
"gitVersion" : "7ea530946fa7880364d88c8d8b6026bbc9ffa48c"

},
"ok" : 1.0

}



原文釋出時間為：2018-11-5

本文作者：琪琪

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