MongoDB学习笔记（六）

初识 MongoDB 中的索引

索引就像图书的目录一样，可以让我们快速定位到需要的内容，关系型数据库中有索引，NoSQL 中当然也有，本文我们就先来简单介绍下 MongoDB 中的索引。

索引创建

默认情况下，集合中的 _id 字段就是索引，我们可以通过 getIndexes() 方法来查看一个集合中的索引：

1	db.sang_collect.getIndexes()

结果如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

[ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "sang.sang_collect" } ]

我们看到这里只有一个索引，就是 _id。

现在我的集合中有 10000 个文档，我想要查询 x 为 1 的文档，我的查询操作如下：

1	db.sang_collect.find({x:1})

这种查询默认情况下会做全表扫描，我们可以用上篇文章介绍的 explain() 来查看一下查询计划，如下：

1	db.sang_collect.find({x:1}).explain("executionStats")

结果如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

{ "queryPlanner" : { }, "executionStats" : { "executionSuccess" : true, "nReturned" : 1, "executionTimeMillis" : 15, "totalKeysExamined" : 0, "totalDocsExamined" : 10000, "executionStages" : { "stage" : "COLLSCAN", "filter" : { "x" : { "$eq" : 1.0 } }, "nReturned" : 1, "executionTimeMillisEstimate" : 29, "works" : 10002, "advanced" : 1, "needTime" : 10000, "needYield" : 0, "saveState" : 78, "restoreState" : 78, "isEOF" : 1, "invalidates" : 0, "direction" : "forward", "docsExamined" : 10000 } }, "serverInfo" : { }, "ok" : 1.0 }

结果比较长，我摘取了关键的一部分。我们可以看到查询方式是全表扫描，一共扫描了 10000 个文档才查出来我要的结果。实际上我要的文档就排第二个，但是系统不知道这个集合中一共有多少个 x 为 1 的文档，所以会把全表扫描完，这种方式当然很低效，但是如果我加上 limit，如下：

1	db.sang_collect.find({x:1}).limit(1)

此时再看查询计划发现只扫描了两个文档就有结果了，但是如果我要查询 x 为 9999 的记录，那还是得把全表扫描一遍，此时，我们就可以给该字段建立索引，索引建立方式如下：

1	db.sang_collect.ensureIndex({x:1})

1 表示升序，-1 表示降序。当我们给 x 字段建立索引之后，再根据 x 字段去查询，速度就非常快了，我们看下面这个查询操作的执行计划：

1	db.sang_collect.find({x:9999}).explain("executionStats")

这个查询计划过长我就不贴出来了，我们可以重点关注查询要耗费的时间大幅度下降。

此时调用 getIndexes() 方法可以看到我们刚刚创建的索引，如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

[ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "sang.sang_collect" }, { "v" : 2, "key" : { "x" : 1.0 }, "name" : "x_1", "ns" : "sang.sang_collect" } ]

我们看到每个索引都有一个名字，默认的索引名字为 字段名_排序值，当然我们也可以在创建索引时自定义索引名字，如下：

1	db.sang_collect.ensureIndex({x:1},{name:"myfirstindex"})

此时创建好的索引如下：

1 2 3 4 5 6 7 8

{ "v" : 2, "key" : { "x" : 1.0 }, "name" : "myfirstindex", "ns" : "sang.sang_collect" }

当然索引在创建的过程中还有许多其他可选参数，如下：

1	db.sang_collect.ensureIndex({x:1},{name:"myfirstindex",dropDups:true,background:true,unique:true,sparse:true,v:1,weights:99999})

关于这里的参数，我说一下：

1. name 表示索引的名称
2. dropDups 表示创建唯一性索引时如果出现重复，则将重复的删除，只保留第一个
3. background 是否在后台创建索引，在后台创建索引不影响数据库当前的操作，默认为 false
4. unique 是否创建唯一索引，默认 false
5. sparse 对文档中不存在的字段是否不起用索引，默认 false
6. v 表示索引的版本号，默认为 2
7. weights 表示索引的权重

此时创建好的索引如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

{ "v" : 1, "unique" : true, "key" : { "x" : 1.0 }, "name" : "myfirstindex", "ns" : "sang.sang_collect", "background" : true, "sparse" : true, "weights" : 99999.0 }

查看索引

上文我们介绍了 getIndexes() 可以用来查看索引，我们还可以通过 totalIndexSize() 来查看索引的大小，如下：

1	db.sang_collect.totalIndexSize()

删除索引

我们可以按名称删除索引，如下：

1	db.sang_collect.dropIndex("xIndex")

表示删除一个名为xIndex的索引，当然我们也可以删除所有索引，如下：

1	db.sang_collect.dropIndexes()

总结

索引是个好东西，可以有效的提高查询速度，但是索引会降低插入、更新和删除的速度，因为这些操作不仅要更新文档，还要更新索引，MongoDB 限制每个集合上最多有 64 个索引，我们在创建索引时要仔细斟酌索引的字段。

好了，MongoDB 中的索引入门我们就说到这里，小伙伴们有问题欢迎留言讨论。

参考资料：

1. 《MongoDB权威指南第2版》