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 ---理论上要扫描多少行

cursor" : "BtreeCursor sn_1", 用到的btree索引

 

 

索引常用命令:

查看当前索引状态: db.collection.getIndexes();

db.articles.getIndexes();

创建普通的单列索引:db.collection.ensureIndex({field:1/-1});  1是升续 2是降续

db.articles.ensureIndex({title:1})

 

删除单个索引

db.collection.dropIndex({filed:1/-1});

 

一下删除所有索引

db.collection.dropIndexes();

 

创建多列索引 

db.collection.ensureIndex({field1:1/-1, field2:1/-1});

 

创建子文档索引

db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1});

 

 

 

创建唯一索引:

db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1}, {

unique:true});

 

创建稀疏索引:

稀疏索引的特点------如果针对field做索引,针对不含field列的文档,将不建立索引.

与之相对,普通索引,会把该文档的field列的值认为NULL,并建索引.

适宜于: 小部分文档含有某列时.

db.collection.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true});

 

> db.tea.find();

{ "_id" : ObjectId("5275f99b87437c610023597b"), "email" : "a@163.com" }

{ "_id" : ObjectId("5275f99e87437c610023597c"), "email" : "b@163.com" }

{ "_id" : ObjectId("5275f9e887437c610023597e"), "email" : "c@163.com" }

{ "_id" : ObjectId("5275fa3887437c6100235980") }

如上内容,最后一行没有email列,

如果分别加普通索引,和稀疏索引,

对于最后一行的email分别当成null 和 忽略最后一行来处理.

根据{email:null}来查询,前者能查到,而稀疏索引查不到最后一行.

 

 

创建哈希索引(2.4新增的)

哈希索引速度比普通索引快,但是,无法对范围查询进行优化.

适宜于---随机性强的散列

db.collection.ensureIndex({file:’hashed’});

 

重建索引

一个表经过很多次修改后,导致表的文件产生空洞,索引文件也如此.

可以通过索引的重建,减少索引文件碎片,并提高索引的效率.

类似mysql中的optimize table

 

db.collection.reIndex()