この記事では、MongoDB を理解し、MongoDB の豊富なインデックス タイプを紹介します。皆様のお役に立てれば幸いです。
MongoDB のインデックスと MySql のインデックスの機能は、機能と最適化原則の点で基本的に似ています。 MySqlインデックス タイプは基本的に次のように区別できます。
MongoDB には、これらの基本的な分類に加えて、配列インデックス | スパース インデックス | 地理空間インデックス | TTL インデックスなどの特殊なインデックス タイプもあります。 etc.
for(var i = 0;i < 100000;i++){
db.users.insertOne({
username: "user"+i,
age: Math.random() * 100,
sex: i % 2,
phone: 18468150001+i
});
}username フィールドを使用して、単一のキー インデックスを作成します。MongoDBこのインデックスには自動的に username_1
db.users.createIndex({username:1})
'username_1'username フィールドを使用してクエリ プランを確認します。stage は IXSCAN (インデックス スキャンが使用されることを意味します)
db.users.find({username:"user40001"}).explain()
{
queryPlanner:
{
winningPlan:
{
......
stage: 'FETCH',
inputStage:
{
stage: 'IXSCAN',
keyPattern: { username: 1 },
indexName: 'username_1',
......
}
}
rejectedPlans: [] ,
},
......
ok: 1
}users を作成するとき。収集中に表示される年齢の値が 0-99 の場合、 age フィールドには 100 個の一意の値が含まれます。つまり、age フィールドのベースは 100 です。 sex フィールドには 2 つの値のみが含まれます 0 | 1、つまり、sex フィールドの基数は 2 であり、かなり低い基数です。この場合、インデックスの効率は高くなく、インデックスの失敗につながります。 # 実行プランをクエリするための
フィールド インデックスを構築しましょう。クエリが関連インデックスなしでフル テーブル スキャンを実行したことがわかります。db.users.createIndex({sex:1})
'sex_1'
db.users.find({sex:1}).explain()
{
queryPlanner:
{
......
winningPlan:
{
stage: 'COLLSCAN',
filter: { sex: { '$eq': 1 } },
direction: 'forward'
},
rejectedPlans: []
},
......
ok: 1
}ログイン後にコピー
sex は、2 つのフィールド
db.users.createIndex({age:1,sex:1})
'age_1_sex_1'db.users.find({age:23,sex:1}).explain()
{
queryPlanner:
{
......
winningPlan:
{
stage: 'FETCH',
inputStage:
{
stage: 'IXSCAN',
keyPattern: { age: 1, sex: 1 },
indexName: 'age_1_sex_1',
.......
indexBounds: { age: [ '[23, 23]' ], sex: [ '[1, 1]' ] }
}
},
rejectedPlans: [],
},
......
ok: 1
}ログイン後にコピーdb.users.updateOne({username:"user1"},{$set:{hobby:["唱歌","篮球","rap"]}})
......配列を作成するインデックスを作成し、その実行プランを表示します。isMultiKey: true は、使用されるインデックスが複数値のインデックスであることを意味します。
db.users.createIndex({hobby:1})
'hobby_1'
db.users.find({hobby:{$elemMatch:{$eq:"钓鱼"}}}).explain()
{
queryPlanner:
{
......
winningPlan:
{
stage: 'FETCH',
filter: { hobby: { '$elemMatch': { '$eq': '钓鱼' } } },
inputStage:
{
stage: 'IXSCAN',
keyPattern: { hobby: 1 },
indexName: 'hobby_1',
isMultiKey: true,
multiKeyPaths: { hobby: [ 'hobby' ] },
......
indexBounds: { hobby: [ '["钓鱼", "钓鱼"]' ] } }
},
rejectedPlans: []
},
......
ok: 1
} 配列インデックスは他のインデックスと比較されます。一般的に、インデックス エントリは、たとえば、各ドキュメントの hobby 配列の平均
が 10 である場合、このコレクションの hobby 配列インデックスは次のようになります。 結合配列インデックス
結合配列インデックスとは、配列フィールドを含む結合インデックスです。は 1 つのインデックスをサポートしません。複数の配列フィールドが含まれます。つまり、インデックス内に存在できる配列フィールドは最大 1 つです。これは、インデックス エントリの爆発的な増加を避けるためです。インデックス内に 2 つの配列フィールドがあると仮定すると、その数はインデックス エントリの数は、通常のインデックスの n* になります。m 倍
地理空間インデックスfor(var i = 0;i < 100000;i++){
db.users.updateOne(
{username:"user"+i},
{
$set:{
location:{
type: "Point",
coordinates: [100+Math.random() * 4,40+Math.random() * 3]
}
}
});
}2 番目の次元空間インデックスの作成 db.users.createIndex({location:"2dsphere"})
'location_2dsphere'
//查询500米内的人
db.users.find({
location:{
$near:{
$geometry:{type:"Point",coordinates:[102,41.5]},
$maxDistance:500
}
}
})ログイン後にコピー
には、
Ponit(point) | を含むものが多数あります。 LineString(line) | Polygon (Polygon)etcTTL インデックス
作成完了後の有効期限の単位は秒ですMongoDBコレクション内のデータは定期的にチェックされます。表示されるタイミング:
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