快速掌握mongoDB(三)——mongoDB的索引詳解

撈月亮的猴子發表於2019-07-19
MongoDB索引

1 mongoDB索引的管理

　　本節介紹mongoDB中的索引，熟悉mysql/sqlserver等關係型資料庫的小夥伴應該都知道索引對優化資料查詢的重要性。我們先簡單瞭解一下索引：索引的本質就是一個排序的列表，在這個列表中儲存著索引的值和包含這個值的資料(資料row或者document)的實體地址，索引可以大大加快查詢的速度，這是因為使用索引後可以不再掃描全表來定位某行的資料，而是先通過索引表找到該行資料對應的實體地址(多數為B-tree查詢)，然後通過地址來訪問相應的資料。
　　索引可以加快資料檢索、排序、分組的速度，減少磁碟I/O，但是索引也不是越多越好，因為索引本身也是資料表，需要佔用儲存空間，同時索引需要資料庫進行維護，當我們對索引列的值進行增改刪操作時，資料庫需要更新索引表，這會增加資料庫的壓力。
我們要根據實際情況來判斷哪些列適合新增索引，哪些列不適合新增索引，一般遵循的規律如下：
　　主/外來鍵列，主鍵用於強制該列的唯一性和組織表中資料的排列結構；外來鍵可以加快連線的速度；
　　經常用於比較的類(大於小於等於等)，因為索引已經排序，值就是大於/小於的分界點；
　　經常進行範圍搜尋，因為索引已經排序，其指定的範圍是連續的；
　　經常進行排序的列，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間；
　　經常進行分組的列，因為索引已經排序，同一個值的所有資料地址會聚集在一塊，很方便分組。
我們看一下mongoDB的索引使用，首先準備資料：
db.userinfos.insertMany([
   {_id:1, name: "張三", age: 23,level:10, ename: { firstname: "san", lastname: "zhang"}, roles: ["vip","gen" ]},
   {_id:2, name: "李四", age: 24,level:20, ename: { firstname: "si", lastname: "li"}, roles:[ "vip" ]},
   {_id:3, name: "王五", age: 25,level:30, ename: { firstname: "wu", lastname: "wang"}, roles: ["gen","vip" ]},
   {_id:4, name: "趙六", age: 26,level:40, ename: { firstname: "liu", lastname: "zhao"}, roles: ["gen"] },
   {_id:5, name: "田七", age: 27, ename: { firstname: "qi", lastname: "tian"}, address:'北京' },
   {_id:6, name: "周八", age: 28,roles:["gen"], address:'上海' }
]);

　　索引的增刪改查還是十分簡單的，我們看一下索引管理的幾個方法：

//建立索引,值1表示正序排序，-1表示倒序排序
　　db.userinfos.createIndex({age:-1})

//檢視userinfos中的所有索引
　　db.userinfos.getIndexes()

//刪除特定一個索引
　　db.userinfos.dropIndex({name:1,age:-1})
//刪除所有的索引(主鍵索引_id不會被刪除)
　　db.userinfos.dropIndexes()

//如果我們要修改一個索引的話，可以先刪除索引然後在重新新增。

2 mongoDB中常用的索引型別

1 單鍵索引

　　單鍵索引(Single Field Indexes)顧名思義就是單個欄位作為索引列，mongoDB的所有collection預設都有一個單鍵索引_id，我們也可以對一些經常作為過濾條件的欄位設定索引，如給age欄位新增一個索引，語法十分簡單：

//給age欄位新增升序索引
　　db.userinfos.createIndex({age:1})

　　其中{age:1}中的1表示升序，如果想設定倒序索引的話使用 db.userinfos.createIndex({age:-1}) 即可。我們通過explain()方法檢視查詢計劃，如下圖，看到查詢age=23的document時使用了索引，如果沒有使用索引的話stage=COLLSCAN。

　　因為document的儲存是bson格式的，我們也可以給內建物件的欄位新增索引，或者將整個內建物件作為一個索引，語法如下：

//1.內嵌物件的某一欄位作為索引
//在ename.firstname欄位上新增索引
　　db.userinfos.createIndex({"ename.firstname":1})
//使用ename.firstname欄位的索引查詢
　　db.userinfos.find({"ename.firstname":"san"})

//2.整個內嵌物件作為索引
//給整個ename欄位新增索引
　　db.userinfos.dropIndexes()
//使用ename欄位的索引查詢
　　db.userinfos.createIndex({"ename":1})

2 複合索引

　　複合索引(Compound Indexes)指一個索引包含多個欄位，用法和單鍵索引基本一致。使用複合索引時要注意欄位的順序，如下新增一個name和age的複合索引，name正序，age倒序，document首先按照name正序排序，然後name相同的document按age進行倒序排序。mongoDB中一個複合索引最多可以包含32個欄位。

//新增複合索引，name正序，age倒序
  　　db.userinfos.createIndex({"name":1,"age":-1}) 
//過濾條件為name，或包含name的查詢會使用索引(索引的第一個欄位)
  　　db.userinfos.find({name:'張三'}).explain()
　　  db.userinfos.find({name:"張三",level:10}).explain()
　　  db.userinfos.find({name:"張三",age:23}).explain()

//查詢條件為age時，不會使用上邊建立的索引,而是使用的全表掃描
db.userinfos.find({age:23}).explain()

　　執行查詢時查詢計劃如下：

3 多鍵索引

　　多鍵索引(mutiKey Indexes)是建在陣列上的索引，在mongoDB的document中，有些欄位的值為陣列，多鍵索引就是為了提高查詢這些陣列的效率。看一個栗子：準備測試資料，classes集合中新增兩個班級，每個班級都有一個students陣列，如下：

  db.classes.insertMany([
     {
         "classname":"class1",
         "students":[{name:'jack',age:20},
                    {name:'tom',age:22},
                    {name:'lilei',age:25}]
      },
      {
         "classname":"class2",
         "students":[{name:'lucy',age:20},
                    {name:'jim',age:23},
                    {name:'jarry',age:26}]
      }]
  )

　　為了提高查詢students的效率，我們使用  db.classes.createIndex({'students.age':1}) 給students的age欄位新增索引，然後使用索引，如下圖：

 4 雜湊索引

　　雜湊索引(hashed Indexes)就是將field的值進行hash計算後作為索引，其強大之處在於實現O(1)查詢，當然用雜湊索引最主要的功能也就是實現定值查詢，對於經常需要排序或查詢範圍查詢的集合不要使用雜湊索引。

3 mongoDB中常用的索引屬性

1  唯一索引

　　唯一索引(unique indexes)用於為collection新增唯一約束，即強制要求collection中的索引欄位沒有重複值。新增唯一索引的語法：

//在userinfos的name欄位新增唯一索引
db.userinfos.createIndex({name:1},{unique:true})

　　看一個使用唯一索引的栗子：

2  區域性索引

　　區域性索引(Partial Indexes)顧名思義，只對collection的一部分新增索引。建立索引的時候，根據過濾條件判斷是否對document新增索引，對於沒有新增索引的文件查詢時採用的全表掃描，對新增了索引的文件查詢時使用索引。使用方法也比較簡單：

//userinfos集合中age>25的部分新增age欄位索引
    db.userinfos.createIndex(
        {age:1},
        { partialFilterExpression: {age:{$gt: 25 }}}
    )
//查詢age<25的document時，因為age<25的部分沒有索引，會全表掃描查詢(stage:COLLSCAN)
    db.userinfos.find({age:23})
//查詢age>25的document時，因為age>25的部分建立了索引，會使用索引進行查詢(stage:IXSCAN)
    db.userinfos.find({age:26})

　　當查詢age=23的記錄時，stage=COLLSCAN，當查詢age=26的記錄時，使用了索引，如下：

2 稀疏索引

　　稀疏索引(sparse indexes)在有索引欄位的document上新增索引，如在address欄位上新增稀疏索引時，只有document有address欄位時才會新增索引。而普通索引則是為所有的document新增索引，使用普通索引時如果document沒有索引欄位的話，設定索引欄位的值為null。

　　稀疏索引的建立方式如下，當document包含address欄位時才會建立索引：

//建立在address上建立稀疏索引
　　db.userinfos.createIndex({address:1},{sparse:true})

　　看一個使用稀疏索引的栗子：

4 TTL索引

　　TTL索引(TTL indexes)是一種特殊的單鍵索引，用於設定document的過期時間，mongoDB會在document過期後將其刪除，TTL非常容易實現類似快取過期策略的功能。我們看一個使用TTL索引的栗子：

 //新增測試資料
db.logs.insertMany([
       {_id:1,createtime:new Date(),msg:"log1"},
       {_id:2,createtime:new Date(),msg:"log2"},
       {_id:3,createtime:new Date(),msg:"log3"},
       {_id:4,createtime:new Date(),msg:"log4"}
       ])
       //在createtime欄位新增TTL索引，過期時間是120s
       db.logs.createIndex({createtime:1}, { expireAfterSeconds: 120 })


//logs中的document在建立後的120s後過期，會被mongoDB自動刪除

　　注意：TTL索引只能設定在date型別欄位(或者包含date型別的陣列)上，過期時間為欄位值+exprireAfterSeconds；document過期時不一定就會被立即刪除，因為mongoDB執行刪除任務的時間間隔是60s；capped Collection不能設定TTL索引，因為mongoDB不能主動刪除capped Collection中的document。

小結

　　本節介紹了mongoDB中常用的索引和索引屬性，索引對提升資料檢索的速度十分重要，在資料量比較大的時候一般都要在collection上建立索引。mongoDB提供的索引種類很豐富，總會有幾種適用於我們的業務，除了上邊介紹的索引外，mongoDB還支援text index和一些地理位置相關的索引，這裡不再介紹，有興趣的小夥伴可以到官網 研究下。如果文中有錯誤的話，希望大家可以指出，我會及時修改，謝謝。

 

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