在mongodb中,排序和索引其实都是十分容易的,先来小结下排序: 1 先插入些数据    db.SortTest.insert( { name : "Denis", age : 20 } ) db.SortTest.insert( { name : "Abe", age : 30 } ) db.SortTest.insert( { name : "John", age : 40 } ) db.SortTest.insert( { name :

启用文本搜索: 最初文本搜索是一个实验性功能,但2.6版本开始,配置是默认启用的.但是,如果使用的是以前 MongoDB 的版本,那么必须启用文本搜索,使用下面的代码: >db.adminCommand({setParameter:true,textSearchEnabled:true}) 创建文本索引: 考虑下文字后其标签的帖子集合,包含以下文件: { "post_text": "enjoy the mongodb articles on yiibai",

TTL索引: TTL集合支持mongodb对存储的数据进行失效时间设置,经过指定的时间段后.或在指定的时间点过期,集合自动被mongod清除.这一特性有利于对一些只需要保存一定时间的数据信息进行存储,比如机器产生的事件数据.日志.会话信息等. 先创建一个集合TTLCol: 创建TTL索引,60秒过期. 60秒后查询发现数据被删除了. 部分索引: MongoDB部分索引只为那些在一个集合中,满足指定的筛选条件的文档创建索引.由于部分索引是一个集合文档的一个子集,因此部分索引具有较低的存储需求,并降

前面的话 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.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot

一.引言     好久没有写东西了,MongoDB系列的文章也丢下好长时间了.今天终于有时间了,就写了一篇有关索引的文章.一说到"索引",用过关系型数据库的人都应该知道它是一个什么东西.当我们要访问的数据量大了的时候,可以通过建立索引来提高查询速度.关系型数据库有"索引"的概念,我们的MongoDB数据库也有索引的概念,今天我就来抛砖引玉,简单的说一说MongoDB文档数据库中的"索引"的概念.二.简介     索引通常能够极大的提高查询的效率,

1.为普通字段添加索引,并且为索引命名 db.集合名.createIndex( {"字段名": 1 },{"name":'idx_字段名'}) 说明: (1)索引命名规范:idx_<构成索引的字段名>.如果字段名字过长,可采用字段缩写.          (2)字段值后面的 1 代表升序:如是 -1 代表 降序. 2.为内嵌字段添加索引 db.集合名.createIndex({"字段名.内嵌字段名":1},{"name&qu

一.MongoDB的下载.安装与部署 二.MongoDB的基础知识简介 三.MongoDB的创建.更新和删除 四.MongoDB的查询 五.MongoDB的索引 1.简介 它就像是一本书的目录,如果没有它,我们就需要对整个书籍进行查找来获取需要的结果,即所说的全盘扫描: 而有了目录(索引)之后就可以通过它帮我们定位到目标所在的位置,快速的获取我们想要的结果. 2.演示 第一步,向用户集合users中插入100W条数据 var insertUsers = function() { var star

1:ensureIndex() 方法 MongoDB使用 ensureIndex() 方法来创建索引. 语法 ensureIndex()方法基本语法格式如下所示: }) 语法中 Key 值为你要创建的索引字段,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.   对title列创建索引: db.col.ensureIndex({"title":}) 创建联合索引: db.col.ensureIndex({"title":,"descript

            索引加快了查询速度,但是降低了写入速度.所以不要在没必要的属性上加索引.             在 mongodb 中索引可以按倒序/正序创建,便于排序.             默认使用 b-tree 索引,2.4 版本后也允许创建 hash 索引,哈希索引在范围内查找和顺序查找上有明显的缺陷(因为插入的时候根据算法插入不同的位置,在读取的时候就会在硬盘上四处去查询,所以效率相对 Btree(二叉树) 就较低了). 创建索引:          db.表名.ensur

首先说一下为什么要有索引,大家都知道mongdb是非关系型文档类型数据库,用过的人都有同一种感受,查询的效率太低,当你想提高查询效率的时候可以就需要使用索引了. 哈哈,本来想写一篇的,在网上看到了一篇很好的文章,直接转载了,有些内容后续会补充一些,转载link:http://www.mongoing.com/archives/2797 哇,后来发现作者好牛逼 张友东,阿里巴巴技术专家,主要关注分布式存储.Nosql数据库等技术领域,先后参与TFS(淘宝分布式文件系统).AliCloudDB fo

稀疏索引(或者称间隙索引)就是只包含有索引字段的文档的条目,即使索引字段包含一个空值.也就是说间隙索引可以跳过那些索引键不存在的文档.因为他并非包含所有的文档,因此称为稀疏索引.与之相对的非稀疏索引或者说普通索引则包含所有的文档以及为那些不包含索引的字段存储null值. 一.间隙索引创建描述 稀疏索引(或者称间隙索引)就是只包含有索引字段的文档的条目,跳过索引键不存在的文档 本文中后面的描述使用间隙索引 创建索引的语法: db.collection.createIndex(keys, optio

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子

首先我们来了解索引,如果有基础的可以直接看最后面的操作. 可参照 DoNotStop 的CSDN 博客 ,全文地址请点击: https://blog.csdn.net/u013725455/article/details/52037897 创建索引: mongodb使用createIndex()和ensureIndex()方法来创建索引,前者用于3.0及以上版本,后者用于3.0以下版本.语法:db.COLLECTION_NAME.ensureIndex(keys[,options])keys:要

查看语句执行计划: explain() 在mongodb3+版本后输出格式发生改变: 详情参见:https://docs.mongodb.com/v3.0/reference/method/cursor.explain/ 查看执行耗时:db.collection名称.find().explain('executionStats') 一,索引介绍 mongodb具有两类索引,分别为单键索引和复合索引. 1.单键索引是最简单的一种索引,创建单键索引的开销要比复合索引小很多.单键索引主要用于针对单值查

1 mongoDB索引的管理 本节介绍mongoDB中的索引,熟悉mysql/sqlserver等关系型数据库的小伙伴应该都知道索引对优化数据查询的重要性.我们先简单了解一下索引:索引的本质就是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据(数据row或者document)的物理地址,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不再扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址(多数为B-tree查找),然后通过地址来访问相应的数据. 索引可以加快数据检

目录 背景 初步分析 索引seeks的原因 优化思路 小结 声明:本文同步发表于 MongoDB 中文社区,传送门: http://www.mongoing.com/archives/27310 背景 最近线上的一个工单分析服务一直不大稳定,监控平台时不时发出数据库操作超时的告警. 运维兄弟沟通后,发现在每天凌晨1点都会出现若干次的业务操作失败,而数据库监控上并没有发现明显的异常. 在该分析服务的日志中发现了某个数据库操作产生了 SocketTimeoutException. 开发同学一开始希望

目录 背景 初步分析 索引seeks的原因 优化思路 小结 声明:本文同步发表于 MongoDB 中文社区,传送门:http://www.mongoing.com/archives/27310 背景 最近线上的一个工单分析服务一直不大稳定,监控平台时不时发出数据库操作超时的告警. 运维兄弟沟通后,发现在每天凌晨1点都会出现若干次的业务操作失败,而数据库监控上并没有发现明显的异常. 在该分析服务的日志中发现了某个数据库操作产生了 SocketTimeoutException. 开发同学一开始希望通

目录 背景 初步分析 索引seeks的原因 优化思路 小结 声明:本文同步发表于 MongoDB 中文社区,传送门:http://www.mongoing.com/archives/27310 背景 最近线上的一个工单分析服务一直不大稳定,监控平台时不时发出数据库操作超时的告警.运维兄弟沟通后,发现在每天凌晨1点都会出现若干次的业务操作失败,而数据库监控上并没有发现明显的异常.在该分析服务的日志中发现了某个数据库操作产生了 SocketTimeoutException. 开发同学一开始希望通过调

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