mongodb 索引分类

一、普通索引篇

1、创建索引

创建索引：db.person.ensureIndex({"age":1})。这里我们使用了ensureIndex在age上建立了索引。“1”：表示按照age进行升序，“-1”：表示按照age进行降序。

2、复合索引

　　在多个键上建立的索引就是复合索引，有时候我们的查询不是单条件的，可能是多条件，比如查找年龄在20~30名字叫‘ryan1’的同学，那么我们可以建立“age”和“name”的联合索引来加速查询。

　　db.person.find({"age":{"$gte":20,"$lte":30},"name":"ryan1"})

3、唯一索引

唯一索引可以确保集合的每个文档的指定键都有唯一值。如果想保证不同文档的“name”键拥有不同的值，在“name”键上创建一个唯一索引就可以了。

db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true});

然后用db.person.getIndexes()命令，查看目前person集合所有的索引。

也可以创建复合的唯一索引。创建复合唯一索引时，单个键的值可以相同，但所有键的组合值必须是唯一的。

db.person.ensureIndex({"name":1,"age":1},{"unique":true});

4、稀疏索引

唯一索引会把null看作值，所以无法将多个缺少唯一索引中的键的文档插入到集合中。然而，在有些情况下，你可能希望唯一索引只对包含相应键的文档生效。这个时候我们可以用到MongoDB中的稀疏索引。该索引与关系型数据库中的稀疏索引是完全不同的概念。MongoDB中的稀疏索引只是不需要将每个文档都作为索引条目。

比如，如果有一个可选的mobilephone字段，但是，如果提供了这个字段，那么它的值必须是唯一的：

db.person.ensureIndex({"mobilephone":1}{"unique":true,"sparse":true});

稀疏索引不必是唯一的。只要去掉unique选项，就可以创建一个非唯一的稀疏索引。在下篇，将会讲解mongodb的稀疏索引。

二、全文索引、地理位置索引

主要介绍MongoDB中一些常用的特殊索引类型，主要包括：

用于简单字符串搜索的全文本索引；
用于球体空间（2dsphere）和二维平面（2d）的地理空间索引。

1、全文索引

MongoDB有一个特殊的索引用在文档中搜索文本，之前的博客都是用精确匹配来查询字符串，这些技术有一定的限制。在搜索大块文本的速度非常慢，而且无法处理自然语言礼节的问题。全文本索引使用的是“倒排索引”的思想来做的，和当前非常开源的lucene（全文检索，Apacle基金会下的开源项目）项目是一样的思想来做的。使用全文本索引可以非常快的进行文本搜索，MongoDB支持多种语言，可惜在免费版中，并不支持世界第一的火星文语言（汉语）。查MongoDB的官网可以看到，在企业版中是支持汉语的全文索引的。

如果公司用的是免费版的MongoDB，而又需要用到中文的全文索引，建议使用lucene或者solr等开源项目来做。（没钱就得用技术来补，赤裸裸的现实。）

使用全文本检索需要专门开启这个功能才能进行使用。启动MongoDB时指定--setParameter textSearchEnabled=true选项，或者在运行时执行setParameter命令，都可以启用全文本索引。

db.adminCommand({"setParameter":1,"textSearchEnabled":true});

或者使用命令：

mongod --setParameter textSearchEnabled=true

2、2dsphere索引

2dsphere索引是MongoDB最常用的地理空间索引之一，用于地球表面类型的地图。允许使用GeoJSON格式（http://www.geojson.org）指定点、线、多边形。

点可以用形如[longitude,latitude]（[经度,纬度]）的两个元素的数组表示（"loc"字段的名字可以是任意的，但是其中的子对象是有GeoJSON指定的，不能改变）：

{

"name":"beijing",

"loc":{

"type":"Point",

"coordinates":[40,2]

}

线可以用一个由点组成的数组来表示：

{

"name":"changjiang",

"loc":{

"type":"Line",

"coordinates":[[1,2],[2,3],[3,4]]

}

多边形的表示方式与线一样，但是“type”不同：

{

"name":"shenzhen",

"loc":{

"type":"Polygon",

"coordinates":[[1,2],[2,3],[3,4]]

}

创建2dsphere索引：

db.mapinfo.ensureIndex({"loc":"2dsphere"})

地理空间查询的类型有三种：交集(intersection)、包含(within)、接近(nearness)。查询时，需要将希望查找的内容指定为形如{"$geometry":geoJsonDesc}的GeoJSON对象。

使用“$geoIntersects”查询位置相交的文档：

var customMapinfo = {

"type":"Polygon",

"coordinates":[[12.2223,39,4424],[13.2223,38,4424],[13.2223,39,4424]]

}

db.mapinfo.find({

"loc":{"$geoIntersects":{"$geometry":customMapinfo}}

})

这样就会找到所有与customMapinfo区域有交集的文档。

使用“$within”查询完全包含在某个区域的文档：

db.mapinfo.find({

"loc":{"$within":{"$geometry":customMapinfo}}

})

使用“$near”查询附近的位置：

db.mapinfo.find({

"loc":{"$within":{"$geometry":customMapinfo}}

})

3、2d索引

2d索引也是MongoDB最常用的地理空间索引之一，用于游戏地图。2d索引用于扁平表面，而不是球体表面。如果用在球体表面上，在极点附近会出现大量的扭曲变形。

文档中应该使用包含两个元素的数组表示2d索引字段。

{

"name":"node1",

"tile":[32,22]

}

创建索引

db.gameMapinfo.ensureIndex({"tile":"2d"})

使用$near查询点[20,20]附近的文档：

db.gameMapinfo.find({"tile":{"$near":[20,20]}})

使用$within查询出某个形状（矩形、圆形或者多边形）范围内的所有文档。

矩形，可以指定$box选项（$box接受一个两元素的数组，第一个元素指定左下角的坐标，第二个元素指定右上角的坐标）：

db.gameMapinfo.find({"tile":{"$within":{"$box":[[10,20],[15,30]]}}})

圆形，可以指定$center选项（$center接受一个两元素数组作为参数，第一个元素是一个点，用于指定圆心，第二个元素用于指定半径）：

db.gameMapinfo.find({"tile":{"$within":{"$center":[[12,12],5]}}})

多边形，可以指定$polygon（$ploygon接受一个多元素的数组，每个元素对应多边形的点），下面以一个三角形为例：

db.gameMapinfo.find({"tile":{"$within":{"$polygon":[[0,20],[10,0],[-10,0]]}}})