一 创建 JavaScript Shell db.room.ensureIndex({'floor':1,'num':1}) Spring Data @Data // lombok @Document(collection = "room") @CompoundIndexes({ // 唯一复合索引:楼层和房号不能相同,不然就是同一个房间了 @CompoundIndex(name = "floor_num", def = "{'floor' : 1, 'n

只要满足索引的其中之一不同即可 db.blog.ensureIndex({"username":1,"blogname":1}) 作者和作品名其中之一不同即可创建复合唯一索引. explain() hint() explain()可以返回查询使用的索引情况 hint()可以强制cursor使用某索引 但是通常MongoDB 的查询优化器非常智能,会替你选择改用哪一个索引.

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的查询也会用到该索引,但是只是基于age的查询将不会用到该复

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

准备工作: 先插入100万条数据 for(i=0;i<=1000000;i++){ db.users.insert({ "i":i, "username":"user"+i, "age":Math.floor(Math.random()*120), "created":new Date() }) } 1. 创建索引: 数据量越大创建索引时间越长 db.users.ensureIndex({"

安装MongoDB https://www.mongodb.com/download-center#community 点击msi安装程序进行安装,可以进行自定义安装,选择安装位置,我选择的是D盘 在D盘根目录下创建data\db目录,用来存放数据:创建data\dbConf\mongodb.log文件存放MongoDB的日志 双击运行MongoDB服务器 将MongoDB服务器作为Windows服务运行 执行以下命令将MongoDB服务器作为Windows服务运行: mongod.exe --

TokuMX v1.5.0的唯一索引(unique index)不支持dropDups选项, 如果源数据包含相同目标key的文档,将无法建立唯一索引. 问题场景: 从MongoDB到TokuMX的数据实时同步,MongoDB使用唯一索引并且设置dropDups选项, 因为数据量较大同时客户端不断写数据,MongoDB数据首次导出过程中可能出现key相同的文档,数据导入到TokuMX,建立唯一索引失败,报错“duplicate key”. 解决方法: 预先对目标集合建立唯一索引. 参考资料:htt

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

摘要: 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能. 什么是复合索引? 复合索引,即Compound Index,指的是将多个键组合到一起创建索引,这样可以加速匹配多个键的查询.不妨通过一个简单的示例理解复合索引. students集合如下: db.students.find().pretty(){ "_id" : ObjectId("5aa7390ca5be7272a99b042a"), "name" : "zhang

对实体类的的多个字段建立唯一索引,达到复合主键的效果 package com.sxd.swapping.domain; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import javax.persistence.*; /** * 多个字段 key2 和key3 建立唯一索引,需要 这两个字段都nullable = false,才能创建成功 * 也可以创建普通索引,例如user_name 或者password */ @Entity @Table(nam

前言 分片,唯一索引和upsert,表面上看似没有直接联系的几个东西,到底存在怎样的瓜葛呢? 分片 为了保持水平扩展的有效性,分片功能必须保证各个片之间没有直接关联,不需要与其他分片交互就可以独立做出决策.如果不能满足这一点,随着分片数量不断增加,需要交互的分片越来越多,势必会越来越慢,那么就违背了分片的初衷了.比如JOIN就是一种典型的破坏分片独立性的功能.在一个n个分片的集群中,为了得到笛卡尔积,每个分片必须与其他n-1个分片交互来得到结果.虽然不见得是线性的延迟增长(因为n-1个请求可以并

前情提要 11月末我司商品服务的MongoDB主库曾出现过严重抖动.频繁锁库等情况. 由于诸多业务存在插入MongoDB.然后立即查询等逻辑,因此项目并未开启读写分离. 最终定位问题是由于:服务器自身磁盘 + 大量慢查询导致 基于上述情况,运维同学后续着重增强了对MongoDB慢查询的监控和告警 幸运的一点:在出事故之前刚好完成了缓存过期时间的升级且过期时间为一个月,C端查询都落在缓存上,因此没有造成P0级事故,仅仅阻塞了部分B端逻辑 事故回放 我司的各种监控做的比较到位,当天突然收到了数据库服

唯一索引创建: db.createIndex({name: 1}, {unique: true})

3.6.1 唯一索引 唯一索引的主要目的是用在某一个字段上,使该字段的内容不重复. 范例:创建唯一索引 db.students.ensureIndex({"name" : 1}, {"unique" : true}) 在name字段上的内容绝对不允许重复. 范例:在students集合里面增加重复的数据 db.students.insert({"name" : "张三", "sex" : "女&q

 一:普通索引 1创建一个新的数据库 > use toto; switched to db toto > show dbs; admin (empty) local 0.078GB > use toto; switched to db toto > db toto > 2创建100万条数据 > for(var i=1; i <= 1000000; i++){ ...db.c3.insert({name:"zhangsan",age:i});

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

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