本文來自獲得《2021MongoDB技術實踐與應用案例徵集活動》優秀案例獎作品

作者：雷徹

引文

MongoDB早期版本支援multi-key索引，加快陣列檢索，很受程式設計師喜歡；在4.2版本又推出了wildCard索引，支援object和陣列檢索。這兩種索引有相似之處，但在功能上wildCard更強大。日常工作中，有同學對這兩種索引的使用場景比較模糊，因此在這裡拋磚引玉，供大家借鑑。

Multi-key index

multi-key 支援對陣列的高效查詢。

舉例：

db.employee1.insertMany([{"name":"xiaoming","age":25,"ctime":new ISODate(),goodAt:["mongodb","hbase","c++"]},{"name":"xiaohong","age":28,"ctime":newISODate(),goodAt:["es","java","c++"]},{"name":"xiaoguang","age":29,"ctime":newISODate(),goodAt:["mysql","c++","mongodb"]}])--indexdb.employee1.createIndex({goodAt:1})--查詢db.employee1.find({"goodAt":"mysql"})

explain的結果中，winningPlan.inputStage.stage為IXSCAN ,走索引goodAt_1。這裡字

段"mysql"是一個完整的陣列元素。下面再做兩個測試：

侵入查詢測試

如果陣列元素為json串，不能通過multi-key索引查詢某個元素的屬性

db.employee1.insertMany([{"name":"a","age":25,"ctime":new ISODate(),"goodAt":[ {database:"mysql", lang:"c++"}, {database:"hbase",lang:"java"},  {database:"tidb",lang:"golang"} ]}])--擷取json屬性，不支援；db.employee1.find({"goodAt":{"database":"mysql"}}).explain() /**走索引，結果為空，沒有滿足條件的元素**/db.employee1.find({"goodAt":{"database":"mysql", "lang" : "c++" }}).explain() /**走索引，結果不為空**

建議使用如下寫法：

 --遞迴db.employee1.find({"goodAt.database":"mysql"}).explain() /**不走索引，結果不為空**/

如果要查詢database欄位，只能對 goodAt.database 加索引

db.employee1.createIndex({"goodAt.database":1})db.employee1.find({"goodAt.database":"mysql"}).explain() /**走索引，結果不為空**/

tips:

multi-key適用於對陣列進行索引
不能對陣列進行雜湊
不支援對巢狀的物件進行查詢；

WildCard index

在上文中，查詢陣列元素某個欄位，就需要對欄位單獨加索引，用起來很不方便。在MongoDB4.2版本引入了wildCard索引，支援物件，陣列的檢索，並且可以侵入元素內部遍歷，非常方便。

多屬性集合，ok:{k1:v1,k2:v2}，對ok建索引

舉例：

db.employee2.insertMany([{"name":"xiaoming","age":25,"ctime":new ISODate(),"goodAt":{"database":["mongodb","hbase"],"programLanguage":"c++"}},{"name":"xiaohong","age":28,此時尚未建索引，查詢goodAt某個屬性，可以看到stage為COLLSCAN新增wildCard索引後"ctime":new ISODate(),"goodAt":{"database":"mysql","programLanguage":"java","middleAware":"zookeeper"}},{"name":"xiaoguang","age":29,"ctime":new ISODate(),"goodAt":{"database":"mongodb","programLanguage":"python","web":"nodejs"}}])

此時尚未建索引，查詢goodAt某個屬性，可以看到stage為COLLSCAN

db.employee2.find({"goodAt.database": "mysql"}).explain()

新增wildCard索引後

--對goodAt建索引db.employee2.createIndex({ "goodAt.$**": 1 })db.employee2.find({"goodAt.database": "mongodb"}).explain()

在元素"name":"xiaoming"中，goodAt.database欄位的值為陣列，我們看看能否走索引匹配

db.employee2.find({"goodAt.database": "mongodb"}).explain()

wildCard索引也支援一個multi-key索引，可以對其中的陣列元素進行索引匹配。

侵入查詢測試

進一步在wildCard索引中的陣列元素下，新增物件，能否走索引？我們在goodAt.database屬性中，增加陣列屬性，做屬下測試，目標是確認wildCard能否在陣列中遞迴；

db.employees2.insert({"name":"xiaohong1","age":29,"ctime":new ISODate(),"goodAt":{"database":[{"rdb":"mysql"}, {"nosql":["mongodb","redis"]}, {"newsql":"tidb"} ],"programLanguage":"go" }})db.employee2.find({"goodAt.database.nosql": "mongodb"}).explain()

顯然，wildCard索引支援對陣列元素中的檢索。

db.employees2.insert({"name":"a","age":29,"ctime":new ISODate(),"goodAt":{"database":{"rdb":"mysql","nosql":"mongodb","newsql":"tidb"},"programLanguage":"go" }})db.employee2.find({"goodAt.database.nosql": 1}).explain()

再回到我們multi-key中的例子，把索引改為wildCard，是否可行？

db.employee1.dropIndexes('goodAt_1')db.employee1.createIndex({ "goodAt.$**": 1 })db.employee1.find({"goodAt.database":"mysql"}).explain()

可以滿足需求。注意：

wildCard不能支援兩層以上的陣列巢狀
wildCard也不支援對如下查詢的索引訪問

db.employee1.find({"goodAt":{"database":"mysql"}}).explain()

查詢子屬性，建議使用 {"goodAt.database":1} 而不是 {goodAt:{"database":1}} ，對索引更友好。

小結

multi-key和wildCard索引分別適用不同的場景，讓entry建模變得更加簡單。在使用時，需要注意：

multi-key索引主要加快陣列遍歷，功能純粹；
wildCard可以侵入遍物件或陣列內部，避免單屬性建立索引，更加靈活；
wildCard不會遍歷連續巢狀兩層以上的陣列；
不建議太多層巢狀，儘量控制在3層以內；

關於作者： 雷徹

搜狐集團資料庫團隊高階運維工程師，具有豐富的資料庫運維經驗，精通資料庫架構設計、效能優化及故障診斷，目前負責MySQL及MongoDB運維管理工作，並參與公司資料庫雲平臺開發建設，將運維經驗整合到公司資料庫雲平臺中。專注於CDC服務構建。願和大家多交流學習，為社群貢獻一份力量！

multi-key索引和wildCard索引場景比較

本文來自獲得《2021MongoDB技術實踐與應用案例徵集活動》優秀案例獎作品

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