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MongoDB数据库中索引(index)详解

程序员文章站 2022-06-25 09:46:08
索引:特殊的数据结构,存储表的数据的一小部分以实现快速查询 优点: 1、大大减少了服务器需要扫描的数据量 2、索引可以帮助服务器避免排序或使用临时表 3、索引可以将...

索引:特殊的数据结构,存储表的数据的一小部分以实现快速查询

优点:

1、大大减少了服务器需要扫描的数据量

2、索引可以帮助服务器避免排序或使用临时表

3、索引可以将随机io转换为顺序io

索引评估:三星(非常好)

一星:索引如果能将相关的记录放置到一起

二星:索引中数据的存储顺序与查找标准中顺序一致

三星:如果索引中包含查询中所需要的全部数据:(覆盖索引)

dba书:关系型数据库索引设计与优化

索引类别:

顺序索引

散列索引:将索引映射至散列桶上,映射是通过散列函数进行的

评估索引的标准:

访问类型:做等值比较用散列索引,用范围比较时用顺序索引

访问时间:

插入时长:

删除时长:

空间开销:

顺序索引:

聚集索引:如果某记录文件中的记录顺序是按照对应的搜索码指定的顺序排序,聚集索引页成为主索引

非聚集索引:搜索码中的指定的次序与记录文件中的记录次序不一致

有聚集索引的数据文件,也叫做索引顺序文件

根据索引中是否为每个记录相应的创建索引项,可分为稠密索引和稀疏索引

多级索引:(但对频繁修改的数据,性能很差)

辅助索引必须是稠密索引

b+树索引:顺序索引

balance tree:平衡树索引

顺序索引的特性:

全值匹配:name='user12'

匹配最左前缀:name like  'user1%',无效:name like '%user1%'

匹配列前缀:name like  'user1%',无效:name like '%user1%'

匹配范围值

精确匹配某一列并范围匹配另外一列:

只访问索引的查询

散列索引:

散列函数:

分布随机

分布均匀

适用场景:

精确匹配:=,in(),<=>

mysql:全文索引,fulltext

sphinx,lucene

空间索引:必须使用空间索引函数获取相应的查询结果

主键、唯一键

mysql:创建索引

create index index_name on table (col1,…)

alter table add index

alter table drop index

drop index index_name from table

show indexes from table

mongodb创建索引:

id字段就有主索引

在name创建索引:

MongoDB数据库中索引(index)详解

查看所有:

MongoDB数据库中索引(index)详解

默认在id上创建了主索引

唯一索引:

db.collection.ensureindex({"user_id":1},{unique:true})

sparse index:稀疏索引

db.collection.ensureindex({"user_id":1},{sparse:true})

mongodb:

索引可以创建在collection上,也可以创建在子文档中

mongodb索引类型:

单键索引

组合索引

多键索引:

空间索引

文本索引

hash索引

hash索引:

MongoDB数据库中索引(index)详解

删除索引:

MongoDB数据库中索引(index)详解

或者

MongoDB数据库中索引(index)详解

db.mycoll.dropindexes():删除mycoll的所有索引

查询过程:explain

MongoDB数据库中索引(index)详解

扫描了100个数据

创建索引后,只扫描一个数据

MongoDB数据库中索引(index)详解

指定索引:

MongoDB数据库中索引(index)详解

创建组合索引:

MongoDB数据库中索引(index)详解

通过组合索引查询:

> db.testcoll.find({name:'user19'}).hint({name:1,age:1}).explain()
{
 "cursor" : "btreecursor name_1_age_1",
 "ismultikey" : false,
 "n" : 1,
 "nscannedobjects" : 1,
 "nscanned" : 1,
 "nscannedobjectsallplans" : 1,
 "nscannedallplans" : 1,
 "scanandorder" : false,
 "indexonly" : false,
 "nyields" : 0,
 "nchunkskips" : 0,
 "millis" : 0,
 "indexbounds" : {
  "name" : [
   [
    "user19",
    "user19"
   ]
  ],
  "age" : [
   [
    {
     "$minelement" : 1
    },
    {
     "$maxelement" : 1
    }
   ]
  ]
 },
 "server" : "stu:27017"
}