一 . 索引概述和基本操作 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. 常用命令:查看当前索引状态: db.collection.getIndexes(); 创建普通的单列索引:db.collection.ensureIndex({field:1/-1}); 1是升续 2是降续 删除单个索引db.collection

今天这篇主要讲order by 语句中的多个字段asc desc的问题.mysql5中,索引存储的排序方式是ASC的,没有DESC的索引.现在能够理解为啥order by 默认是按照ASC来排序的了吧?虽然索引是ASC的,但是也可以反向进行检索,就相当于DESC了.如果您在ORDER BY 语句中使用了 DESC排序,mysql确实会反向进行检索.在理论上,反向检索与正向检索的速度一样的快.但是在某些操作系统上面,并不支持反向的read-ahead预读,所以反向检索会略慢.由于设计的原因,在my

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 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 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("

索引简介 什么是索引 索引最常用的比喻就是书籍的目录,查询索引就像查询一本书的目录. 索引支持 MongoDB 查询的高效执行.如果没有索引,MongoDB 必须扫描集合中每一个文档,以选择与查询语句相匹配的文档.如果查询存在适当的索引,MongoDB 就可以使用索引来限制它扫描的文档数. 筛选字段时使用索引提速有以下几个因素: 索引数据通过 B 树来存储,从而使得搜索的时间复杂度为 \(O(\log n)\) 索引本身存储在高速缓存中,相比磁盘 IO 有大幅的性能提升(有的时候数据量非常大的时

转载请注明出处: 目录 1.单字段索引 2.复合索引 3.多key索引 4.其他类型索引 5.索引额外属性 6.MongoDB 索引相关的常用sql命令 MongoDB 支持多种类型的索引,包括单字段索引.复合索引.多 key 索引.文本索引等,每种类型的索引有不同的使用场合. 1.单字段索引 语法 db_name.table_Name.createIndex( {field: 1|-1} ) 参数 名称 描述 db_name 数据库名 table_Name 集合名 field 要创建的索引的字

转载请注明出处: 1.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. 2.MongoDB索引说明 索引数据通过 B 树来存储,从而使得搜索的时间复