一、什么是索引。
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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。
索引是特殊的数据结构,索引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。
二、索引的操作方法。
1.创建普通索引。
MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引createIndex()方法基本语法格式如下所示:
db.collection.createIndex(keys, options)
#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。
db.col.createIndex({"title":1})
#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。
#createIndex方法下有如下参数。
createIndex() 接收可选参数,可选参数列表如下:
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。 |
unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
name | string | 索引的名称。如果未指定,MongoDB的通过连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。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为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创建索引时运行的版本。 |
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他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. |
2.创建唯一索引。
db.col.createIndex({"title":1},{unique:true})
3.创建联合索引。
当联合查询的操作比较多,推荐使用联合索引。
例:
db.user.createIndex({'height':1}{'birthday':1})
#将height 和 birthday 创建了联合索引。
#符合索引对单条件查询是不生效的!!!复合索引只对联合查询生效!
4.查索引是否生效。
当执行了一个查询操作,想知道这个查询操作是否走了索引,还是全表查询,可以使用explain()这个方法来查看。
db.tmp.find({"name":"aaa"}).explain()
#我们只需要关注结果返回的stage 字段,当stage字段为"COLLSCAN"时,代表了这个查询结果是全表扫描的,没有命中索引。
当stage字段为ixscan时,则代表索引扫描。
5.全文索引。
注意!!一个集合中,只能创建一个全文索引!!但是全文索引可以建多个列!!
创建全文索引:
db.tmp.createIndex({"testtxt":''text"})
当创建了全文索引后,按照之前正常的查询方法是不会经过全文索引的,如果查找需要经过全文索引,需要有特殊的语法。
db.tmp.find({testtxt:"aaa"}) #普通查找
db.tmp.find({$text:{$search:"aaa"}}) #通过全文索引进行查找。
#用普通索引可以进行模糊查询,但是全文索引就不可以!
通过全文索引来进行or(或)查询:
db.tmp.find($text:{$search:"ayumi kodakumi"}) #在全文索引中找出包含有ayumi或kodakumi的字段。
#普通的索引是通过首字母排序,全文索引的原理则是分词。
#如果需要做中文的全文索引,不推荐使用mongodb,因为mongo的中文分词做的不好,而且当数据量较大时,查询很慢!
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