场景: 在最近的项目中,用到了Mongodb,用它来保存大量工业数据.同时是会根据用户自动建立对应的数据表.这要求同时建立索引来加快查询. 解决: 1.在Nuget包中查询"mongocsharpdriver",进行安装,这个安装包不同于MongoDB.Driver,这个包包括了MongoDB.Driver.MongoDB.Bson等.同时可以对数据库中每个表进行更加细致的操作,比如index,cursor等.而MongoDB.Driver只能满足一般的增删改查. 2.添加如下代码:

MongoDB 索引 1. 建立索引 唯一索引db.passport.ensureIndex( {"loginname": 1}, {"unique": true});复合唯一索引db.passport.ensureIndex( {"loginname": 1,“age”: 1}, {"unique": true});去除重复(不建议使用,建议自己处理重复数据)db.passport.ensureIndex( {"l

MongoDB中的索引其实类似于关系型数据库,都是为了提高查询和排序的效率的,并且实现原理也基本一致.由于集合中的键(字段)可以是普通数据类型,也可以是子文档.MongoDB可以在各种类型的键上创建索引. 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读

MongoDB(索引及C如何操作MongoDB) 索引总概况 db.test.ensureIndex({"username":1})//创建索引 db.test.ensureIndex({"username":1, "age":-1})//创建复合索引 数字1表示username键的索引按升序存储,-1表示age键的索引按照降序方式存储. // 该索引被创建后,基于username和age的查询将会用到该索引,或者是基于username的查询也会

原文地址 一.介绍 我们已经很清楚索引会提高查询效率.如果没有索引,MongoDB必须对全部集合进行扫描,即,扫描集合中每条文档以选择那些符合查询条件的文档.对查询来说如果存在合适的索引,则MongoDB可以利用索引减少扫描的文档数. 索引是一种特殊的数据结构,其中存储了集合的数据集的一小部分,以便容易遍历.索引本质上存储的其实是单个字段或者字段组的值,并根据字段值进行排序.索引的排序支持有效的相等比较和基于范围的查询操作.另外,MongoDB通过索引中的排序返回存储的结果. 下图说明了一个查询

MongoDB 索引篇 索引的简介 索引可以加快查询的速度,但是过多的索引或者规范不好的索引也会影响到查询的速度.且添加索引之后的对文档的删除,修改会比以前速度慢.因为在进行修改的时候会对索引进行更新. 创建一个简单的索引 db.wsc.ensureIndex({"username":1}) 这样在查找的时候速度回变快 db.wsc.find({usernmae:"jack ma"}) mongodb限制每个集合最多有64个索引.通常,在一个特定的集合上,不应该拥有

一:索引的种类 1:_id索引:是绝大多数集合默认建立的索引,对于每个插入的数据,MongoDB都会自动生成一条唯一的_id字段2:单键索引: 1.单键索引是最普通的索引 2.与_id索引不同,单键索引不会自动创建 如:一条记录,形式为:{x:1,y:2,z:3} db.imooc_2.getIndexes()//查看索引 db.imooc_2.ensureIndex({x:1})//创建索引,索引可以重复创建,若创建已经存在的索引,则会直接返回成功. db.imooc_2.find()//查看

索引的限制: 索引名称不能超过128个字符 每个集合不能超过64个索引 复合索引不能超过31列 MongoDB 索引语法 db.collection.createIndex({ <field>: < 1 or -1 > }) db.collection.ensureIndex({ <field>: < 1 or -1 > }) db.collection.createIndex( { "filed": sort } ) db.collec

转自:http://www.mongoing.com/archives/2797 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). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name&qu

MongoDB · 引擎特性 · MongoDB索引原理数据库内核月报原文链接 http://mysql.taobao.org/monthly/2018/09/06/ 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). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find(){ "_id" : ObjectId("571b5

一.创建索引 创建索引使用db.collectionName.ensureIndex(...)方法进行创建: 语法: >db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1}) KEY 值为要创建的索引字段,1为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为-1即可. ensureIndex() 也可以设置使用多个字段创建索引(在关系型数据库中称作复合索引). 实例: > db.yuyueCollection.ensureIndex({ "BR.regist

MongoDB 索引的使用, 管理 和优化 2014-03-25 17:12 6479人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: MongoDB(9)  [使用explain和hint] 前面讲高级查询选项时,提到过"$explain" 和 ”$hint“可以作为包装查询的选项关键字使用,其实这两个本身就可以作为操作游标的函数调用!游标调用explain函数会返回一个文档,用于描述当前查询的一些细节信息.这也不同于我们前面介绍的游标函数,前面提到的游标处理函数都是返回游标,可组成方法链调

MongoDB 索引 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录. 这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的. 索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构 实例: MongoDB使用CreateIndex() 方法来创建索引 说明: 语法中 Key值例如x和y,为你要

MongoDB 索引 ps:大概有半个月木有更新了,因为前一阶段的出差和这几天突然来的项目.导致上网时间急剧降低,实在是sorry,以后预计会好一点. 索引通常可以极大的提高查询的效率.假设没有索引.MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每一个文件并选取那些符合查询条件的记录. 这样的扫描全集合的查询效率是很低的,特别在处理大量的数据时,查询能够要花费几十秒甚至几分钟,这对站点的性能是很致命的. 索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中.索引是对数据库表中一列或多列的值进

一 MongoDB 索引 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录. 这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的. 索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构. 1.1 createIndex() 方法 MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引.

参考链接:MongoDB索引管理-索引的创建.查看.删除 索引 db.集合名.ensureIndex({"key":1}) 使用了ensureIndex在name上建立了索引.”1“:表示按照name进行升序,”-1“:表示按照name进行降序. 唯一索引只能在集合为空的时候才会生效 如果存在数据,不能生效 db.集合名.ensureIndex({'key':1},{'unique':true}) 联合索引 db.集合名.ensureIndex({'key1':1,'key2':1})

目录 MongoDB索引 1.语法准备 2.数据准备: 3.索引 3.1 唯一索引 3.2 单键索引 3.3 多键索引 3.4 复合索引 3.5 交叉索引 3.6 部分索引 3.7覆盖索引 3.8 全文索引 4.索引限制 4.1 查询限制 4.2 范围限制 MongoDB索引 1.语法准备 ​ explain() :查看执行计划 ​ getIndexes() :查看所有索引 ​ hint() : 强制使用某一索引进行查询 2.数据准备: { "_id" : ObjectId("

第三章 索引操作及性能测试 索引在大数据下的重要性就不多说了 下面测试中用到了mongodb的一个客户端工具Robomongo,大家可以在网上选择下载.官网下载地址:http://www.robomongo.org/ 插入 测试数据 首先插入100万条测试数据 ;i<;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:&quo

索引创建 1:索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引 2. 在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序 3. 默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引. 查看查询计划 db.find(query).explain(); "cursor" : "BasicCursor", ----说明没有索引发挥作用 "nscannedObjects" : 1000 ---理论上要

Table of Contents 1. 基本索引 2. 联合索引 3. 索引类型 4. 索引管理 1 基本索引 在数据库开发中索引是非常重要的,对于检索速度,执行效率有很大的影响.本 文主要描述了MongoDB中索引的使用,以及通过分析执行计划来提高数据库检索 效率. 作为事例,在数据库中插入百万条数据,用于分析 > for (i = 0; i < 1000000; i++) { "i" : i, "username" : "user&quo

背景: MongoDB和MySQL一样,都会产生慢查询,所以都需要对其进行优化:包括创建索引.重构查询等.现在就说明在MongoDB下的索引相关知识点,可以通过这篇文章MongoDB 查询优化分析了解MongoDB慢查询的一些特点. 执行计划分析: 因为MongoDB也是BTree索引,所以使用上和MySQL大致一样.通过explain查看一个query的执行计划,来判断如何加索引,explain在3.0版本的时候做了一些改进,现在针对这2个版本进行分析: 3.0之前: zjy:PRIMARY>