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MongoDB의 풍부한 인덱스 유형에 대해 이야기해 보겠습니다.

青灯夜游
풀어 주다： 2022-02-17 10:59:16
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이 기사는 MongoDB를 이해하고 MongoDB의 풍부한 인덱스 유형을 소개하는 데 도움이 될 것입니다.

MongoDB의 풍부한 인덱스 유형에 대해 이야기해 보겠습니다.

MongoDB의 인덱스와MySql의 인덱스는 기본적으로 유사한 기능을 가지고 있으며,MySql는 기본적으로 구분 가능합니다. MongoDB的索引和MySql的索引的作用和优化要遵循的原则基本相似,MySql索引类型基本可以区分为:

  • 单键索引 - 联合索引
  • 主键索引(聚簇索引) - 非主键索引(非聚簇索引)

在MongoDB中除了这些基础的分类之外,还有一些特殊的索引类型,如: 数组索引 | 稀疏索引 | 地理空间索引 | TTL索引等.

为了下面方便测试我们使用脚本插入以下数据

for(var i = 0;i < 100000;i++){ db.users.insertOne({ username: "user"+i, age: Math.random() * 100, sex: i % 2, phone: 18468150001+i }); }
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单键索引

单键索引即索引的字段只有一个,是最基础的索引方式.

在集合中使用username字段,创建一个单键索引,MongoDB会自动将这个索引命名为username_1

db.users.createIndex({username:1}) 'username_1'
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在创建索引后查看一下使用username字段的查询计划,stage为IXSCAN代表使用使用了索引扫描

db.users.find({username:"user40001"}).explain() { queryPlanner: { winningPlan: { ...... stage: 'FETCH', inputStage: { stage: 'IXSCAN', keyPattern: { username: 1 }, indexName: 'username_1', ...... } } rejectedPlans: [] , }, ...... ok: 1 }
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在索引优化的原则当中,有很重要的原则就是索引要建立在基数高的的字段上,所谓基数就是一个字段上不重复数值的个数,即我们在创建users集合时年龄出现的数值是0-99那么age这个字段将会有100个不重复的数值,即age字段的基数为100,而sex这个字段只会出现0 | 1这个两个值,即sex字段的基础是2,这是一个相当低的基数,在这种情况下,索引的效率并不高并且会导致索引失效.

下面就船舰一个sex字段索引,来查询执行计划会发现,查询时是走的全表扫描,而没有走相关索引.

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 }
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联合索引

联合索引即索引上会有多个字段,下面使用age和sex两个字段创建一个索引

db.users.createIndex({age:1,sex:1}) 'age_1_sex_1'
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然后我们使用这两个字段进行一次查询,查看执行计划,顺利地走了这条索引

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 }
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数组索引

数组索引就是对数组字段创建索引,也叫做多值索引,下面为了测试将users集合中的数据增加一部分数组字段.

db.users.updateOne({username:"user1"},{$set:{hobby:["唱歌","篮球","rap"]}}) ......
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创建数组索引并进行查看其执行计划,注意isMultiKey: true表示使用的索引是多值索引.

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 }
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数组索引相比于其它索引来说索引条目和体积必然呈倍数增加,例如平均每个文档的hobby数组的size为10,那么这个集合的hobby数组索引的条目数量将是普通索引的10倍.

联合数组索引

联合数组索引就是含有数组字段的联合索引,这种索引不支持一个索引中含有多个数组字段,即一个索引中最多能有一个数组字段,这是为了避免索引条目爆炸式增长,假设一个索引中有两个数组字段,那么这个索引条目的数量将是普通索引的n*m倍

地理空间索引

在原先的users集合上,增加一些地理信息

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] } } }); }
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创建一个二维空间索引

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 } } })
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地理空间索引的type有很多包含Ponit(点)|LineString(线)|Polygon(多边形)等

TTL索引

TTL的全拼是time to live,主要是用于过期数据自动删除,使用这种索引需要在文档中声明一个时间类型的字段,然后为这个字段创建TTL索引的时候还需要设置一个expireAfterSeconds过期时间单位为秒,创建完成后MongoDB

  • 단일 키 인덱스 - 공동 인덱스
  • 기본 키 인덱스(클러스터형 인덱스) - 비기본 키 인덱스(비클러스터형 인덱스)< /li>

in< 코드>MongoDB에는 이러한 기본 분류 외에도 다음과 같은 몇 가지 특수 인덱스 유형이 있습니다. 배열 인덱스 | 희소 인덱스 | TTL 인덱스 아래 테스트의 편의를 위해 스크립트 삽입을 사용합니다. 다음 데이터는 
for(var i = 90000;i < 100000;i++){ db.users.updateOne( {username:"user"+i}, { $set:{ createdDate:new Date() } }); }
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단일 키 인덱스

단일 키 인덱스는 다음을 의미합니다. 가장 기본적인 색인 방법인 색인 필드가 하나만 있습니다. 컬렉션의 username필드를 사용하여 단일 키 색인을 생성하면 MongoDB가 자동으로 이름을 지정합니다. 이 인덱스는 username_1 
db.users.createIndex({createdDate:1},{expireAfterSeconds:60}) 'createdDate_1'
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인덱스를 생성한 후 username필드를 사용한 쿼리 계획이 IXSCAN 인덱스 스캔을 사용한다는 뜻입니다
db.runCommand({ collMod:"users", index:{ keyPattern:{createdDate:1}, expireAfterSeconds:120 } }) { expireAfterSeconds_old: 60, expireAfterSeconds_new: 120, ok: 1 }
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인덱스 최적화의 원칙 중에 매우 중요한 원칙은 인덱스가 카디널리티가 높은 필드에 구축되어야 한다는 것입니다. 즉, users컬렉션을 생성할 때 나타나는 age 값은 0-99이고 age입니다.필드에는 100개의 고유 값이 있습니다. 즉, age필드의 기본 값은 100이고 sex이 필드에는 2개의 값만 있습니다 < code>0 | 1, 즉 sex필드의 기준은 2이며 이는 상당히 낮은 기준입니다. 이 경우 인덱스 효율성은 높지 않으며 다음과 같은 결과가 발생합니다. sex필드 인덱스를 구축하고 실행 계획을 쿼리해 보겠습니다. 쿼리는 관련 인덱싱을 사용하지 않고 전체 테이블 스캔을 사용합니다. 
db.users.createIndex({username:1},{partialFilterExpression:{ age:{$gt:50} }}) 'username_1' db.users.find({$and:[{username:"user4"},{age:60}]}).explain() { queryPlanner: { ...... winningPlan: { stage: 'FETCH', filter: { age: { '$eq': 60 } }, inputStage: { stage: 'IXSCAN', keyPattern: { username: 1 }, indexName: 'username_1', ...... isPartial: true, ...... } }, rejectedPlans: [] }, ...... ok: 1 }
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공동 인덱스

공동 인덱스는 인덱스에 여러 필드가 있음을 의미합니다. 아래의 age<를 사용하여 /code> 두 필드를 사용하여 인덱스를 생성하세요. 및 sex 
for(var i = 5000;i < 10000;i++){ if(i < 9000){ db.users.updateOne( {username:"user"+i}, { $set:{email:(120000000+i)+"@qq.email"}} ) }else{ db.users.updateOne( {username:"user"+i}, { $set:{email:null}} ) } }
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그런 다음 이 두 필드를 사용하여 쿼리를 수행하고 실행 계획을 확인한 후 이 인덱스를 성공적으로 통과합니다 
db.users.find({email:null}) { _id: ObjectId("61bdc01ba59136670f6536fd"), username: 'user0', age: 64.41483801726282, sex: 0, phone: 18468150001, location: { type: 'Point', coordinates: [ 101.42490900320335, 42.2576650823515 ] } } ......
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배열 인덱스

배열 인덱스는 다중 값 인덱스라고도 하는 배열 필드에 인덱스를 생성하는 것입니다. 테스트 목적으로 아래에 users컬렉션을 추가하세요. 데이터에 일부 배열 필드를 추가합니다. 
db.users.createIndex({email:1},{sparse:true}); 'email_1' db.users.find({email:null}).hint({email:1}) { _id: ObjectId("61bdc12ca59136670f655a25"), username: 'user9000', age: 94.18397576757012, sex: 0, phone: 18468159001, hobby: [ '钓鱼', '乒乓球' ], location: { type: 'Point', coordinates: [ 101.25903151863596, 41.38450145025062 ] }, email: null } ......
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배열 인덱스를 생성하고 해당 실행 계획을 봅니다. isMultiKey: true는 사용된 인덱스가 다중 값 인덱스임을 나타냅니다. 일반적으로 인덱스 항목과 볼륨은 기하급수적으로 증가해야 합니다. 예를 들어 각 문서의 hobby배열의 평균 size는 10이고 는 취미이 컬렉션의 배열 인덱스 항목 수는 일반 인덱스의 10배입니다. Associated Array Index~ 조인트 배열 인덱스는 다음을 포함하는 조인트 인덱스입니다. 이 종류의 인덱스는 하나의 인덱스에 여러 배열을 지원하지 않습니다. 즉, 인덱스 항목이 두 개로 늘어나는 것을 방지하기 위한 것입니다. 색인에서 색인 항목 수는 일반 색인의 n*m 배가 됩니다< h3 data-id="heading-3"> 지리공간 색인원본 users컬렉션에 지리 정보를 추가하세요 
db.blog.insertMany([ {title:"hello world",content:"mongodb is the best database"}, {title:"index",content:"efficient data structure"} ]) //创建索引 db.blog.createIndex({title:"text",content:"text"}) 'title_text_content_text' //使用文本索引查询 db.blog.find({$text:{$search:"hello data"}}) { _id: ObjectId("61c092268c4037d17827d977"), title: 'index', content: 'efficient data structure' }, { _id: ObjectId("61c092268c4037d17827d976"), title: 'hello world', content: 'mongodb is the best database' }
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두 번째 차원 공간 인덱스 만들기 
//对title字段创建唯一索引 db.blog.createIndex({title:1},{unique:true}) 'title_1' //插入一个已经存在的title值 db.blog.insertOne({title:"hello world",content:"mongodb is the best database"}) MongoServerError: E11000 duplicate key error collection: mock.blog index: title_1 dup key: { : "hello world" } //查看一下执行计划,isUnique为true db.blog.find({"title":"index"}).explain() { queryPlanner: { ...... winningPlan: { stage: 'FETCH', inputStage: { stage: 'IXSCAN', keyPattern: { title: 1 }, indexName: 'title_1', isMultiKey: false, multiKeyPaths: { title: [] }, isUnique: true, ...... } }, rejectedPlans: [] }, ....... ok: 1 }
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지리 공간 인덱스의 type에는 많은 Ponit(point)이 포함되어 있습니다| LineString(line)| Polygon( 다각형)등

TTL 인덱스Strong>

TTL의 전체 철자는time to live이며, 주로 만료된 데이터를 자동으로 삭제하는 데 사용됩니다. 문서를 작성하고 이 필드에 대한 TTL 인덱스를 생성할 때expireAfterSeconds만료 시간 단위도 초로 설정해야 합니다. 생성이 완료된 후MongoDB는 정기적으로 컬렉션의 데이터를 확인하세요. 시기:
현재 시간 − T T L 인덱스 필드 시간 > e x p i r e A f t e r S r c o n d s 현재 시간 - T TL 인덱스 필드 시간>expiredAfterSrconds

MongoDB将会自动将这些文档删除,这种索引还有以下这些要求:

  • TTL索引只能有一个字段,没有联合TTL索引
  • TTL不能用于固定集合
  • TTL索引是逐个遍历后,发现满足删除条件会使用delete函数删除,效率并不高

首先在我们文档上增减一个时间字段

for(var i = 90000;i < 100000;i++){ db.users.updateOne( {username:"user"+i}, { $set:{ createdDate:new Date() } }); }
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创建一个TTL索引并且设定过期时间为60s,待过60s后查询,会发现这些数据已经不存在

db.users.createIndex({createdDate:1},{expireAfterSeconds:60}) 'createdDate_1'
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另外还可以用CollMod命令更改TTL索引的过期时间

db.runCommand({ collMod:"users", index:{ keyPattern:{createdDate:1}, expireAfterSeconds:120 } }) { expireAfterSeconds_old: 60, expireAfterSeconds_new: 120, ok: 1 }
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条件索引

条件索引也叫部分索引(partial),只对满足条件的数据进行建立索引.

只对50岁以上的user进行建立username_1索引,查看执行计划会发现isPartial这个字段会变成true

db.users.createIndex({username:1},{partialFilterExpression:{ age:{$gt:50} }}) 'username_1' db.users.find({$and:[{username:"user4"},{age:60}]}).explain() { queryPlanner: { ...... winningPlan: { stage: 'FETCH', filter: { age: { '$eq': 60 } }, inputStage: { stage: 'IXSCAN', keyPattern: { username: 1 }, indexName: 'username_1', ...... isPartial: true, ...... } }, rejectedPlans: [] }, ...... ok: 1 }
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稀疏索引

一般的索引会根据某个字段为整个集合创建一个索引,即使某个文档不存这个字段,那么这个索引会把这个文档的这个字段当作null建立在索引当中.

稀疏索引不会对文档中不存在的字段建立索引,如果这个字段存在但是为null时,则会创建索引.

下面给users集合中的部分数据创建稀疏索引

for(var i = 5000;i < 10000;i++){ if(i < 9000){ db.users.updateOne( {username:"user"+i}, { $set:{email:(120000000+i)+"@qq.email"}} ) }else{ db.users.updateOne( {username:"user"+i}, { $set:{email:null}} ) } }
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当不建立索引使用{email:null}条件进行查询时,我们会发现查出来的文档包含没有email字段的文档

db.users.find({email:null}) { _id: ObjectId("61bdc01ba59136670f6536fd"), username: 'user0', age: 64.41483801726282, sex: 0, phone: 18468150001, location: { type: 'Point', coordinates: [ 101.42490900320335, 42.2576650823515 ] } } ......
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然后对email这个字段创建一个稀疏索引使用{email:null}条件进行查询,则发现查询来的文档全部是email字段存在且为null的文档.

db.users.createIndex({email:1},{sparse:true}); 'email_1' db.users.find({email:null}).hint({email:1}) { _id: ObjectId("61bdc12ca59136670f655a25"), username: 'user9000', age: 94.18397576757012, sex: 0, phone: 18468159001, hobby: [ '钓鱼', '乒乓球' ], location: { type: 'Point', coordinates: [ 101.25903151863596, 41.38450145025062 ] }, email: null } ......
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文本索引

文本索引将建立索引的文档字段先进行分词再进行检索,但是目前还不支持中文分词.

下面增加两个文本字段,创建一个联合文本索引

db.blog.insertMany([ {title:"hello world",content:"mongodb is the best database"}, {title:"index",content:"efficient data structure"} ]) //创建索引 db.blog.createIndex({title:"text",content:"text"}) 'title_text_content_text' //使用文本索引查询 db.blog.find({$text:{$search:"hello data"}}) { _id: ObjectId("61c092268c4037d17827d977"), title: 'index', content: 'efficient data structure' }, { _id: ObjectId("61c092268c4037d17827d976"), title: 'hello world', content: 'mongodb is the best database' }
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唯一索引

唯一索引就是在建立索引地字段上不能出现重复元素,除了单字段唯一索引还有联合唯一索引以及数组唯一索引(即数组之间不能有元素交集)

//对title字段创建唯一索引 db.blog.createIndex({title:1},{unique:true}) 'title_1' //插入一个已经存在的title值 db.blog.insertOne({title:"hello world",content:"mongodb is the best database"}) MongoServerError: E11000 duplicate key error collection: mock.blog index: title_1 dup key: { : "hello world" } //查看一下执行计划,isUnique为true db.blog.find({"title":"index"}).explain() { queryPlanner: { ...... winningPlan: { stage: 'FETCH', inputStage: { stage: 'IXSCAN', keyPattern: { title: 1 }, indexName: 'title_1', isMultiKey: false, multiKeyPaths: { title: [] }, isUnique: true, ...... } }, rejectedPlans: [] }, ....... ok: 1 }
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相关视频教程推荐：《MongoDB教程》

위 내용은 MongoDB의 풍부한 인덱스 유형에 대해 이야기해 보겠습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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mongodb 인덱스 유형
원천：juejin.cn
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