MongoDB学习笔记(六) MongoDB索引用法和效率分析
MongoDB中的索引其实类似于关系型数据库,都是为了提高查询和排序的效率的,并且实现原理也基本一致。由于集合中的键(字段)可以是普通数据类型,也可以是子文档。MongoDB可以在各种类型的键上创建索引。下面分别讲解各种类型的索引的创建,查询,以及索引的维护等。
一、创建索引
1. 默认索引
MongoDB有个默认的“_id”的键,他相当于“主键”的角色。集合创建后系统会自动创建一个索引在“_id”键上,它是默认索引,索引名叫“_id_”,是无法被删除的。我们可以通过以下方式查看:
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var _idIndex = mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key == "_id_");Console.WriteLine(_idIndex); |
2. 单列索引
在单个键上创建的索引就是单列索引,例如我们要在“UserInfo”集合上给“UserName”键创建一个单列索引,语法如下:(1表示正序,-1逆序)
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "UserName", 1 } }, false); |
接着,我们用同样方法查找名为“_UserName_”的索引
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var _UserName_Index = mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key == "_UserName_");Console.WriteLine(_UserName_Index); |
3.组合索引
另外,我们还可以同时对多个键创建组合索引。如下代码创建了按照“UserId”正序,“UserName”逆序的组合索引:
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "UserId", 1 }, { "UserName", -1 } }, false); |
4.子文档索引
我们可以对文档类型的键创建各种索引,例如单列索引,如下创建用户详细信息“Detail”的单列索引:
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "Detail", 1 } }, false); |
对子文档的键创建组合索引:例如在“Detail.Address”和“Detail.Age”上创建组合索引:
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "Detail.Address", 1 }, { "Detail.Age", -1 } }, false); |
5.唯一索引
唯一索引限制了对当前键添加值时,不能添加重复的信息。值得注意的是,当文档不存在指定键时,会被认为键值是“null”,所以“null”也会被认为是重复的,所以一般被作为唯一索引的键,最好都要有键值对。
对“UserId”创建唯一索引(这时候最后一个参数为“true”):
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "UserId", 1 } }, true); |
二、维护索引
1. 查询索引
通过索引名查询的方式已有介绍。但有时候,我们可能忘记了索引名,怎么查询呢?
下面提供一个遍历全部索引的方法,打印全部索引信息:
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foreach (var index in mongoCollection.Metadata.Indexes) { Console.WriteLine(index.Value);} |
输出结果示例:
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{ "name": "_id_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "_id": 1 } }{ "name": "_UserId_unique_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "UserId": 1 }, "unique": true, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000005" }{ "name": "_UserName_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "UserName": 1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000006" }{ "name": "_Detail.Address_Detail.Age_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "Detail.Address": 1, "Detail.Age": -1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000007" }{ "name": "_UserId_UserName_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "UserId": 1, "UserName": -1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000008" }{ "name": "_Detail_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "Detail": 1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000009" } |
可见,集合的索引也是通过一个集合来维护的。name表示索引名,ns表示索引属于哪个库哪个集合,key表示索引在哪个键上,正序还是逆序,unique表示是否为唯一索引,等等...
2. 删除索引
新手常陷入的误区是,认为集合被删除,索引就不存在了。关系型数据库中,表被删除了,索引也不会存在。在MongoDB中不存在删除集合的说法,就算集合数据清空,索引都是还在的,要移除索引还需要手工删除。
例如,删除名为“_UserName_”的索引:
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mongoCollection.Metadata.DropIndex("_UserName_"); |
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public void DropAllIndex(){ var listIndexes = mongoCollection.Metadata.Indexes.ToList(); for (int i = 0; i < listIndexes.Count; i++) { if (listIndexes[i].Key != "_id_") { mongoCollection.Metadata.DropIndex(listIndexes[i].Key); } }} |
三、索引的效率
MongoDB的索引到底能不能提高查询效率呢?我们在这里通过一个例子来测试。比较同样的数据在无索引和有索引的情况下的查询速度。
首先,我们通过这样一个方法插入10W条数据:
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public void InsertBigData(){ var random = new Random(); for (int i = 1; i < 100000; i++) { Document doc = new Document(); doc["ID"] = i; doc["Data"] = "data" + random.Next(100000); mongoCollection.Save(doc); } Console.WriteLine("当前有" + mongoCollection.FindAll().Documents.Count() + "条数据");} |
然后,实现一个方法用来创建索引:
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public void CreateIndexForData(){ mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "Data", 1 } }, false);} |
还有排序的方法:
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public void SortForData(){ mongoCollection.FindAll().Sort(new Document { { "Data", 1 } });} |
运行测试代码如下:
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static void Main(string[] args){ IndexBLL indexBll = new IndexBLL(); indexBll.DropAllIndex(); indexBll.DeleteAll(); indexBll.InsertBigData(); Stopwatch watch1 = new Stopwatch(); watch1.Start(); for (int i = 0; i < 1; i++) indexBll.SortForData(); Console.WriteLine("无索引排序执行时间:" + watch1.Elapsed); indexBll.CreateIndexForData(); Stopwatch watch2 = new Stopwatch(); watch2.Start(); for (int i = 0; i < 1; i++) indexBll.SortForData(); Console.WriteLine("有索引排序执行时间:" + watch2.Elapsed);} |
最后执行程序查看结果:

多次测试表明在有索引的情况下,查询效率要高于无索引的效率。
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