MongoDB数据模型和索引学习总结 1. MongoDB数据模型: MongoDB数据存储结构: MongoDB针对文档(大文件採用GridFS协议)採用BSON(binary json,採用二进制编码)数据格式来存储和交换数据.Bson吸收了JSON schema-less的特点,存储结构松散,不须要像RDB(关系数据)那样事先定义数据存储的元数据结构.另外添加了多种数据类型的支持和优化,使读写更加高效. (1) BSON 支持的数据类型: Double.String.Object.Arra…

原文地址 接上一篇 四.模型树结构 父引用的模型树结构 这个数据模型描述了一个树形结构,在子节点中存储父节点的引用. 模式 父引用模式存储每个树节点到文档中,除了树节点外,文档还存储了父节点的id. 考虑以下目录的层级关系. 以下为应用实例 db.categories.insert( { _id: "MongoDB", parent: "Databases" } ) db.categories.insert( { _id: "dbm", pare…

更新时间:2018年03月26日 10:17:37   作者:Fundebug    我要评论 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能.这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB复合索引的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习   为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). ? 1 2 3 4 5 6 mongo-955…

这篇接着我们的索引学习系列,这次主要来分享一些有关聚集索引的问题.上一篇SQL索引学习-索引结构主要是从一些基础概念上给大家分享了我的理解,没有实例,有朋友就提到了聚集索引的问题,这里列出来一下: 其实,我想知道的就是对于一个大数据量的表,我应该用哪种索引,各有什么优缺点.如果能带一两个实例,就更perfect了. 看过很多这样文章,但具体还是不知道如何设计表和优化,比如:聚集和非聚集, 唯一与主键, 设计表事该如何取舍.应该有示例说明,这更容易理解,只是概念即使理解了也不容易消化. 上面两位朋…

mongoDB支持二维空间索引,使用空间索引,mongoDB支持一种特殊查询,如某地图网站上可以查找离你最近的咖啡厅,银行等信息.这个使用mongoDB的空间索引结合特殊的查询方法很容易实现.前提条件:建立空间索引的key可以使用array或内嵌文档存储,但是前两个elements必须存储固定的一对空间位置数值.如 { loc : [ 50 , 30 ] }{ loc : { x : 50 , y : 30 } }{ loc : { foo : 50 , y : 30 } }{ loc : {…

MySQL中的联合索引学习教程 这篇文章主要介绍了MySQL中的联合索引学习教程,其中谈到了联合索引对排序的优化等知识点,需要的朋友可以参考下   联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效. 两个或更多个列上的索引被称作复合索引. 利用索引…

NodeJS,MongoDB,Vue,VSCode 集成学习 开源项目地址:http://www.mangdot.com…

MongoDB中的索引,可以看作是书的目录. 想象一下给你一本没有目录的书,然后让你去查询指定内容,我只想说,我不是电脑,我很蛋疼! 让你翻没有目录的书,就跟让电脑查询没有索引的集合一样,从头查询到尾,毫无头绪,我们称这种行为是"表扫描" 索引简介 通常我们要查询一个user的名字,我们是这样的 db.user.find({"username":"codingwhy"}) 如果我们经常需要对username进行查询,那么我们可以为它建立索引 db…

1.课程大纲 本课程主要介绍MongoDB数据模型相关知识.包含文档.集合与数据库的基本概念.用法及命名规则:MongoDB主要的数据类型介绍以及MongoDB Shell的简单介绍与使用. 文档 (Document) 与 集合 MongoDB 数据类型 MongoDB Shell简单介绍与使用 2.课程简单介绍 本课时将解说 MongoDB 数据类型,首先会对 MongoDB 数据类型做一个简单介绍.然后会对当中几个比較重要的同一时候也是我们在实际项目中常常使用到的数据类型做一个具体介绍,这些…

1. 索引 索引支持查询的有效地提高效率.没有索引,MongoDB必须扫描集合的每个文档,以选择与查询语句匹配的文档.这种扫描效率很低,需要MongoDB处理大量的数据. 索引是特殊的数据结构,以易于遍历的形式存储数据集的一小部分. 索引存储特定字段或一组字段的值,按照索引中指定的字段值排序. 1.1 索引案例 首先创建大量数据. 向集合中插入10万条文档. ;i;i++){ db.t1.insert({name:'test'+i, age:i}) } 然后进行数据查找性能分析. 查找姓名为't…