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过期索引,指的是一段时间后会过期的索引,在索引过期后,相应的数据会被删除,这适合存储一些在一段时间之后会失效的数据,比如用户的登录信息,想要用户登录信息2天后失效,需要用户重新登录,或者存储的日志,希望这些日志在一段时间后删除 建立方法 > db.test2.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:30}) { "createdCollectionAutomatically" : false, , , } 与普通索引不同的是,后面需要加个…
​ 目录 为什么要建立索引? 索引的分类有哪些? _id索引 单键索引 多键索引 复合索引 过期索引 hello,今天是万圣节…
3.6.2 过期索引 在一些程序的站点会出现若干秒之后信息被删除的情况,例如:手机信息验证码,那么在MongoDB里面可以轻松实现过期索引.但这个时间往往不怎么准确. 范例:设置过期索引(实现过期索引,需要保存一个时间信息.) db.phones.ensureIndex({"time" : 1}, {expireAfterSeconds : 10}) # 设置10秒后过期(expire 终止,死亡) 范例:在一个phones集合插入数据 db.phones.insert({"…
索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score" : 27 } 如果要在如上的文档中创建单键…
索引 索引能够提升查询的效率.没有索引,MongoDB必须扫描集合中的所有文档,才能找到匹配查询语句的文档. 索引是一种特殊的数据结构,将一小块数据集保存为容易遍历的形式.索引能够存储某种特殊字段或字段集的值,并按照索引指定的方式将字段值进行排序. 然而使用索引也是有代价的:对于添加的每一个索引,每次的插入.更新.删除都将会消耗更多的时间.这是因为当数据发生变动时,数据库不仅要更新文档,还要更新集合上的所有索引. MongoDB限制每个集合上最多只能由64个索引. 使用索引键对文档进行排序可以提…
原文链接:MongoDB的学习--索引类型和属性 索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score&qu…
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…
回到目录 索引这个东西大家不会陌生,只要接触到稍微大一点的数据,都会用到这东西,它可以提升查询的速度,相当代价就是占用了更多的存储空间,这也是正常的,符合“能量守恒定理”,哈哈!今天说的是MongoDB里的索引,在我进行对500万数据进行查询测试时,发现如果你的查询字段不加索引,那是相当恐怖的,一个简单的查询(单字段)要耗时30多秒,这种操作,基本可以认为服务器挂了,哈哈!当为字段加了索引之后,查询速度为ms级,100毫秒以内的速度真是把经兴奋坏了,呵呵! 建立索引 db.tableName.e…
一.索引基础:    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧.下面是创建索引的命令:    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立:    > db.test.getIndexes()    删除索引的命令是:    > db.test.dropIndex({"username":1})    在MongoDB中,我们…
索引可以用来优化查询,而且在某些特定类型的查询中,索引是必不可少的.为集合选择合适的索引是提高性能的关键. 先来mock数据 for (i = 0; i < 1000000; i++) { db.users.insert({ "i": i, "username": "user" + i, "age": Math.floor(Math.random() * 120), "created": new Da…