数据库-mongodb-索引
1.索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建立索引
查看查询命令
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db.stu.find().explain(); |
结果中的
"cursor":"BasicCursor", -------如果是基本的游标,说明没有索引发生作用
"nscannedObjects":1000--------理论上要扫描多少航
加上索引后会变成 "cursor": " BtreeCursor"
索引类型
1.单列索引
2.多列索引 SQL中的where一次查询多个数值的时候,使用多列索引的效率高
3.子文档索引
索引性质
1.普通索引
2.唯一索引
3.稀疏索引
如果针对field做索引,针对不含field列的文档,将不建立索引,而普通索引会将field列的值认为是null,并建立索引,适用于小部分文档含有某列时
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db.collection.ensureIndex({field: 1 },{sparse: true }); // 在这个例子中,不会对filed为null的文档建立索引,也就是说,find找不到field为null的文档了 |
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db.collection.find({email: null }); // 普通索引可以查到,稀疏索引查不到 |
4.哈希索引
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db.foo.insert([{title: 'hello' },{title: 'world' }]); db.foo.ensureIndex({title: 'hashed' }); db.foo.find({title: 'hello' }); |
对范围查询支持的不够好
在机械硬盘上的执行速度慢,在SSD或者内存上的执行速度快
创建多列索引
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db.stu.ensureIndex({fielda: 1 ,fieldb:- 1 ); // fielda正序索引,fieldb逆序索引 |
创建子文档索引
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db.collection.ensureIndex({field.subfield: 1 }); |
创建唯一索引
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db.collection.ensureIndex({field: 1 },{unique: true }); |
删除单个索引
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db.collection.dropIndex({field: 1 }); |
删除所有索引
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db.collection.dropIndexes(); |
查看当前的索引有哪些
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db.stu.getIndexes(); |
重建索引
一个表经过很多次修改后导致表的文件产生空洞,索引文件也是这样,
可以通过索引的重建来提高索引效率,减少索引文件碎片。类似mysql中的optimize表
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db.collection.reIndex(); |
这个命令是不是重建所有该collection中的索引?
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