mongodb操做指令(二)：索引，聚合，管道

索引

索引本质上是树，最小的值在最左边的叶子上，最大的值在最右边的叶子上，使用索引能够提升查询速度（而不用全表扫描），也能够预防脏数据的插入（如惟一索引）

• 索引一般可以极大的提升查询的效率，
• 若是没有索引，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。这种扫描全集合的查询效率是很是低的，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，这对网站的性能是很是致命的。
• 索引是特殊的数据结构，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
• 索引条目的排序支持有效的等效匹配和基于范围的查询操做。

1. 查询原理

对某个键按照升续或降续建立索引，查询时首先根据查询条件查找到对应 的索引条目找到，而后找对索引条目对应的文档指针（文档在磁盘上的存储位置），根据文档指针再去磁盘中找到相应的文档，整个过程不须要扫描全表，速度比较快

2. 建立

db.collection.createIndex(keys, options)

• Key 值为你要建立的索引字段，1为指定按升序建立索引，若是你想按降序来建立索引指定为 -1 便可
• options为可选参数,参数以下

params	type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操做，background可指定之后台方式建立索引，即增长 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique	Boolean	创建的索引是否惟一。指定为true建立惟一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。若是未指定，MongoDB的经过链接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	3.0+版本已废弃。在创建惟一索引时是否删除重复记录,指定 true 建立惟一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数须要特别注意，若是设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod建立索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其余索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

例如:

db.col.createIndex({"title":1}

createIndex() 方法中你也能够设置使用多个字段建立索引（关系型数据库中称做复合索引）。

db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})

聚合

aggregate() 方法

语法

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例

集合中的数据以下:

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
}

如今咱们经过以上集合计算每一个做者所写的文章数，使用aggregate()计算结果以下

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "runoob.com",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}

聚合表达式

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	获取集合中全部文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	获取集合中全部文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在结果文档中插入值到一个数组中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在结果文档中插入值到一个数组中，但不建立副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道

管道在Unix和Linux中通常用于将当前命令的输出结果做为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操做是能够重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里咱们介绍一下聚合框架中经常使用的几个操做：

• $project：修改输入文档的结构。能够用来重命名、增长或删除域，也能够用于建立计算结果以及嵌套文档。
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操做。
• $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
• $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
• $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分红多条，每条包含数组中的一个值。
• $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
• $sort：将输入文档排序后输出。
• $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

管道操做符实例

1. $project实例

db.article.aggregate(
    { $project : {
        title : 1 ,
        author : 1 ,
    }}
 );

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认状况下_id字段是被包含的，若是要想不包含_id话能够这样:

db.article.aggregate(
   { $project : {
       _id : 0 ,
       title : 1 ,
       author : 1
   }});

2.$match实例

db.articles.aggregate( [
                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
                       ] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，而后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操做符进行处理

3.$skip实例

db.article.aggregate(
    { $skip : 5 });

通过$skip管道操做符处理后，前五个文档被"过滤"掉。