MongoDB系列6：MongoDB索引的介绍

邓开表同窗实战MongoDB系列文章，很是不错，赞！大力推荐！

本文是第6篇，主要讲述MongoDB索引的介绍的使用和配置的实战经验，很是值得一看。

前面系列文章：

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MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具

MongoDB安全实战之审计

MongoDB安全实战之SSL协议加密

MongoDB安全实战之网络安全加固

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一、前言

和关系型数据库同样，MongoDB的索引能够提升查询执行效率。索引就比如书中的目录，能够快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器能够快速地返回结果集。

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二、MongoDB支持的索引类型

在MongoDB主要支持如下几种索引类型：

·单列索引

·复合索引

·多键索引

·全文索引

·地理空间索引

·哈希索引

2.1

2.1 单列索引

在MongoDB中，每一个集合都会默认建立一个惟一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。

建立单列索引可使用如下语法：

db.collection.createIndex( { keyname : -1 } )

这里的keyname表示键名；

-1表示索引值按降序排列；

1表示索引值按升序排列；

建立单列惟一索引使用如下语法：

db.collection.createIndex( {keyname : -1},{“unique” : true})

MongoDB索引默认建立的是B树索引。

2.2

2.2 复合索引

MongoDB支持在多列上建立索引。

建立复合索引可使用如下语法：

db.collection.createIndex( { <field1> :<type>,<field2> : <type> , ......} )

例如，集合test，记录以下：

在name和age列建立复合索引以下：

db.test.createIndex({ “name” : 1, ”age” : 1 })

注：复合索引不能包含哈希索引列。

2.3

2.3 多键索引

若是索引字段的值为数组，MongoDB会建立数组中的每一个元素的索引键（即多键索引），不须要明确指定多键型。

和单列索引语法同样，多键索引建立语法以下：

db.collection.createIndex({ <field> : <1 or -1> } )

注：哈希索引不能是多键。

2.4

2.4 全文索引

MongoDB提供全文索引支持文本搜索查询字符串内容。全文索引能够是其值为字符串或字符串元素的数组的字段。目前，MongoDB集合最多只支持一个全文索引。

2.4.1 全文索引版本历史

从MongoDB 3.2开始，MongoDB全文索引默认的版本为Version3.

从MongoDB 2.6开始使用Version 2的全文索引为默认版本，MongoDB2.6和3.0都使用Version 2.

MongoDB 2.4则只支持Version 1的全文索引。

当建立全文索引时，想覆盖默认版本，可使用选项{ “2dsphereIndexVersion” : <version> }

2.4.2 全文索引建立与索引名称

建立全文索引语法以下：

db.collection.createIndex( { <fields> : “text” } )

也能够在多列上建立全文索引：

db.collection.createIndex( { <fields1> : “text”,<fields2> : “text”,......} )

全文索引默认名称为“索引列名”加上“_text”，例如：

像上面建立的全文索引，默认的索引名称为content_text_name_text_sex_text。

因为索引名称长度的限制，以及删除索引的方便，能够在建立索引给索引命令。

db.test.createIndex({bigdata:”text”,”name”:”text”,”sex”:”text”},{name:”NewTextIndex”})

2.4.3 全文索引的权重

对于全文索引，索引字段的权重表示相对于全文索引中的其余索引字段的重要性。索引列的默认权重为1。调整索引列的权重，可使用包含weights选项的db.collection.createIndex()方法。

注：选择权重时须要注意防止索引重建。

例子，集合blog，文档以下：

如今，建立一个包含三个字段的全文索引，并将权重分配给两个字段：

db.blog.createIndex(

{ content : “text”,keywords : “text”, about:”text” },

{ weights : {content : 10, keywords : 5 }, name: “TextIndex” }

)

则全文索引有如下字段和权重：

·content权重10

·keywords权重5

·about有默认权重1

2.4.4 通配符全文索引

建立多个字段的全文索引时，还可使用通配符($**)。通配符全文索引，索引每个包含字符串数据集合中的每一个文档。如下是建立一个全文索引使用通配符语法：

db.collection.createIndex({ “$**”:”text” } )

若是不肯定哪些文本字段在查询条件中，此类索引是有用的。

2.4.5 不区分大小写

Version 3的全文索引不区分大小写，而早期版本的全文索引只对[A-z]不区分大小写，对于全部其余字符，则视为不一样。

2.4.6 全文索引的限制

·一个集合最多支持一个全文索引；

·在一个包含$text的查询表达式中不能用hint()提示；

·排序操做不能从全文索引中得到排序顺序；

2.4.7 存储需求和性能成本

·全文索引能够是大的。它们为每个插入的文档在每一个索引字段中包含一个惟一的索引词。

·构建全文索引与构建一个大型多键索引很是类似，并且相同数据下，比构建一个简单的有序索引要长。

·当在现有集合上构建一个大型全文索引时，确保打开的文件描述符有足够高的限制。

·全文索引会影响插入效率，由于MongoDB必须为每个新的源文档的每个惟一索引词添加索引。

2.5

2.5 地理空间索引

随着移动设备的应用的爆发式增加，有一种查询变得愈来愈流行：找到离当前位置最近的N个场所。MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引，称做地理空间索引。地理空间索引分2dsphere索引和2d索引。

2.5.1 2dsphere索引

2dsphere索引支持GeoJSON地理空间格式或传统的坐标对格式数据存储。

2dsphere索引建立语法：

db.collection.createIndex({<field> : “2dsphere”} )

这里的field的值必须是GeoJSON对象或传统的坐标对。

例如：下面的places集合，其中loc键是GeoJSON格式数据。

如今loc列，建立一个2d球面索引。

db.places.createIndex( { loc : “2dsphere” } )

查询离[-73.88,40.78]点（即飞机场）最近的10个文档：

db.runCommand( { geoNear : “places”, near : [-73.88,40.78],num : 10})

或

db.places.find( { “loc” : { $near : [-73.88,40.78]}}).limit(10)

注意事项：

·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多只有1个2dsphere索引或2d索引；而地理空间查询操做（例如，$near和$geoWithin）容许集合具备多个地理空间索引。

·2dsphere索引的字段必须是GeoJSON格式数据或传统坐标对格式数据。

·不能在分片的集合中使用片键作2dsphere索引，可是能够在一个分片集合中，使用非片键列建立2dsphere索引。

2.5.2 2d索引

1) 2d索引建立语法：

db.collection.createIndex ( { <location field> : “2d” ,

<additionalfield> : <value> } ,

{<index-specification options> })

其中，<index-specificationoptions>选项能够是下列可选的选项：

{ min : <lower bound> , max : <upper bound>, bits :<bit precision> }

2) 2d索引的位置范围：

默认状况下，2d索引假定经度和纬度，边界为-180到180，若是文档中的坐标数据在范围以外，MongoDB就会返回一个错误。

3) 定义2d索引的位置精度：

默认状况下，传统坐标对上的2d索引使用26位精度，大体至关于2英尺或60厘米的精确度，默认范围-180到180。精度是衡量大小用来存储位置数据的Geohash值位。能够配置高达32位精度的地理空间索引。

索引精度不会影响查询精度。实际的网格坐标老是用于最终的查询处理。下降精度的好处使插入操做使用更少空间和处理开销较低。更高精度的一个好处是查询扫描索引的较小部分以返回结果。

配置非默认位置精度，在建立索引时可使用位选项：

db.collection.createIndex( {<location field> : “<indextype>”},

{ bits: <bit precision> } )

注意事项：

·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多只有1个2dsphere索引或2d索引；而地理空间查询操做（例如，$near和$geoWithin）容许集合具备多个地理空间索引。

·若是位置数据是GeoJSON格式数据对象，应使用2dsphere索引，而不是2d索引。

·一样，能在分片的集合中使用片键作2d索引，可是能够在一个分片集合中，使用非片键列建立2d索引。

2.6

2.6 哈希索引

1) 哈希索引的建立语法：

db.collection.createIndex({ _id : “hashed”} )

哈希索引支持分片使用哈希片键。基于分片使用哈希索引的字段做为片键在分片集群分区数据。

在分片集合中，使用哈希索引做为片键结果获得更加随机分布的数据。

2) 哈希函数

哈希索引使用哈希函数来计算的索引字段的值的哈希。哈希函数折叠嵌入式文档并计算整个值的哈希值，但不支持多键(即数组)索引。

注意事项：

·MongoDB支持任何单一的列的哈希索引。但不支持多键(即数组)索引。

·不能在哈希索引列或指定哈希索引惟一约束字段上建立复合索引；可是，在同一个字段上，能够建立哈希索引和非哈希索引。MongoDB会使用标量索引范围查询。