mongodb索引--1亿条记录的查询从55.7秒到毫秒级别<补充版>
从头开始,验证mongodb的索引的好处。(window7环境下)
下载mongodb服务器,并解压到d盘,并使用以下命令启动
mongod --dbpath D:\mongodb\data
mongo客户端Robo 3T 去官网下载,安装
准备数据,条数为1亿
public static void main(String[] args) { try { /**** Connect to MongoDB ****/
// Since 2.10.0, uses MongoClient
MongoClient mongo = new MongoClient("localhost", 27017); /**** Get database ****/
// if database doesn't exists, MongoDB will create it for you
DB db = mongo.getDB("www"); /**** Get collection / table from 'testdb' ****/
// if collection doesn't exists, MongoDB will create it for you
DBCollection table = db.getCollection("person"); /**** Insert ****/
// create a document to store key and value
BasicDBObject document=null;
for(int i=0;i<100000000;i++) {
document = new BasicDBObject();
document.put("name", "mkyong"+i);
document.put("age", 30);
document.put("sex", "f");
table.insert(document);
} /**** Done ****/
System.out.println("Done"); } catch (UnknownHostException e) {
e.printStackTrace();
} catch (MongoException e) {
e.printStackTrace();
} }获取索引情况
根据姓名查询一条记录
根据姓名创建索引
创建索引的时间稍微有点长,请耐心等待
db.person.createIndex({name:1})
索引情况
再一次查询
索引说明:
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。
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。
http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-indexing.html
createIndex() 方法
MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex(),之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法,ensureIndex() 还能用,但只是 createIndex() 的别名。
语法
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。
实例
>db.col.createIndex({"title":1})
>
createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引(关系型数据库中称作复合索引)。
>db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})
>
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. |
实例
在后台创建索引:
db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})
通过在创建索引时加 background:true 的选项,让创建工作在后台执行
mongodb索引--1亿条记录的查询从55.7秒到毫秒级别<补充版>的更多相关文章
- ClickHouse 对付单表上亿条记录分组查询秒出, OLAP应用秒杀其他数据库
1. 启动并下载一个clickhouse-server, By default, starting above server instance will be run as default user ...
- 清理8组nodes中表的历史数据,平均每个node中的表有1.5亿条记录,需要根据date_created字段清理8000W数据记录,这个字段没有索引。
清理8组nodes中表的历史数据,平均每个node中的表有1.5亿条记录,需要根据date_created字段清理8000W数据记录,这个字段没有索引. 环境介绍 线上磁盘空间不足,truncate ...
- MySQL 快速构造一亿条记录的表
在上一次朋友问我如何快速构造一亿条记录的表后,我理出了实行的办法,见:http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/52938114,但是因为录入一亿表需要2 ...
- Mongodb索引和执行计划 hint 慢查询
查询索引 索引存放在system.indexes集合中 > show tables address data person system.indexes 默认会为所有的ID建上索引 而且无法删除 ...
- 如何在十分钟内插入1亿条记录到Oracle数据库?
这里提供一种方法,使用 APPEND 提示,使得十分钟内插入上亿数据成为可能. -- Create table create table TMP_TEST_CHAS_LEE ( f01 VARCHAR ...
- mysql 造1亿条记录的单表--大数据表
读写文件 背景及木:现有数据1000w单表,为压力测试准备1亿条数据. 步骤: 1.将1000w条记录,除id外都导入到多个文件中: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXI ...
- 【Oracle/Java】以Insert ALL方式向表中插入百万条记录,耗时9分17秒
由于按一千条一插程序长期无反应,之后改为百条一插方式,运行完发现插入百万记录需要9m17s,虽然比MySQL效率差,但比单条插入已经好不少了. 对Oracle的批量插入语法不明的请参考:https:/ ...
- 通过非聚集索引让select count(*) from 的查询速度提高几十倍、甚至千倍
通过非聚集索引,可以显著提升count(*)查询的性能. 有的人可能会说,这个count(*)能用上索引吗,这个count(*)应该是通过表扫描来一个一个的统计,索引有用吗? 不错,一般的查询,如果用 ...
- MongoDB索引相关文章-摘自网络
索引类型 虽然MongoDB的索引在存储结构上都是一样的,但是根据不同的应用层需求,还是分成了唯一索引(unique).稀疏索引(sparse).多值索引(multikey)等几种类型. 唯一索引 唯 ...
随机推荐
- 微信小程序-button组件
主要属性: 注:button-hover 默认为{background-color: rgba(0, 0, 0, 0.1); opacity: 0.7;} 效果图: ml: <!--默认的but ...
- 七种bond模式说明
第一种模式:mod=0 ,即:(balance-rr) Round-robin policy(平衡抡循环策略) 特点:传输数据包顺序是依次传输(即:第1个包走eth0,下一个包就走eth1….一直循环 ...
- centos下网口vlan设置
如果要使vlan之间进行通信,我们通常会使用三层交换机或者路由器子接口模式来做.Linux上关于VLAN与Cisco交换机中继连接,也是可以实现其互相之间的通信的. 环境:RHEL 5.2 最小化安装 ...
- Excel 两列单元格合并超级链接的VBA 写法
Excel 单元格 分两列 (B列存放姓名, C列存放链接) 列如: 姓名 学号 博客地址 1309032022 李汉超 http://www.cnblogs.com/Vpygamalion/ 141 ...
- .net项目的mvc简单发布
基于VS2015 1. 右键要发布的项目的启动项目 2. 弹窗选择自定义,随意输入配置文件名称 3. 下一页选择FileSystem文件系统发布,同时选择将文件系统发布到本地的路径 4. 下一页,选择 ...
- 【牛客OI赛制测试赛3】 毒瘤xor
牛客OI赛制测试赛3 毒瘤xor 传送门 题面,水表者自重 Solution 前缀和简单题(挖坑待补) 代码实现 #include<stdio.h> #define int long lo ...
- #loj3089 [BJOI2019]奥术神杖
卡精度好题 最关键的一步是几何平均数的\(ln\)等于所有数字取\(ln\)后的算术平均值 那么现在就变成了一个很裸的01分数规划问题,一个通用的思路就是二分答案 现在来考虑二分答案的底层怎么写 把所 ...
- 二进制入门-打造Linux shellcode基础篇
0x01 前言 本文的目的不是为了介绍如何进行恶意的破坏性活动,而是为了教会你如何去防御此类破坏性活动,以帮助你扩大知识范围,完善自己的技能,如有读者运用本文所学技术从事破坏性活动,本人概不负责. ...
- underscore.js源码研究(5)
概述 很早就想研究underscore源码了,虽然underscore.js这个库有些过时了,但是我还是想学习一下库的架构,函数式编程以及常用方法的编写这些方面的内容,又恰好没什么其它要研究的了,所以 ...
- flask框架--cookie,session
今天我又给大家分享一下怎么用flask框架来实现像淘宝购物车一样存储数据,并且把存储的数据删除,这个方法可以用两个方法都可以做成,一个是cookie,另一个是session. session是依赖于c ...