3、mongoDB索引

创建索引：

db.imooc_collection.getIndexes() 查看索引情况

db.imooc_collection.ensureIndex({x:1}) 创建索引，x:1代表正向排序，x:-1代表逆向排序

db.imooc_collection.dropIndex("normal_index") 删除索引，normal_index为索引名

 

 

索引的种类：

1._id索引

2.单键索引

3.多键索引

4.复合索引

5.过期索引

6.全文索引

7.地理位置索引

 

 

1._id索引：

_id索引是绝大多数集合默认建立的索引

对于每个插入的数据，mongoDB都会自动生成一条唯一的_id字段

会自动创建

 

 

 

 

2.单键索引：

单键索引是最普通的索引

例如：一条记录，形式为:{x:1,y:2,z:3}

我们在x字段上加条索引，之后就可以以x为条件进行查询

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

 

 

 

 

 

3.多键索引：

多件索引和单键索引创建形式相同，区别在于字段的值

单键索引：值为一个单一的值，例如字符串，数字或者日期。

多键索引：值具有多个记录，例如数组。

db.imoc_collection.insert({x:[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})

对于这组数据来讲，mongoDB便为x创建了多键索引

 

 

 

 

 

 

4.复合索引：

当我们的查询条件只有一个时，就需要建立复合索引

插入{x:1，y:2，z:3}记录-->按照x与y的值查询-->db.collection.ensureIndex({x:1,y:2})-->使用{x:1,y:2}作为条件进行查询

 

 

 

 

 

 

5.过期索引：

1.是在一段时间后会过期的索引。

2.在索引过期后，相应的数据会被删除。

3.这适合存储一些在一段时间之后会失效的数据，比如用户的登陆信息、存储的日志。

4.建立方法：

db.collection.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:10})

{time:1},需要索引的字段

{expireAfterSeconds:10}，设置过期时间，单位为秒

 

db.collection.insert({time:new Date()}) 将当前时间插入进time列，检验是否10秒过后会自动删除

 

过期索引的限制：

1.存储在过期索引字段的值必须是指定的时间类型。

说明：必须是ISODate或者ISODate数组，不能使用时间戳，否则不能被自动删除

2.如果指定了ISODate数组，则按照最小的时间进行删除。

3.过期索引不能是复合索引。

4.删除时间不精确。

说明：删除过程是由后台程序每60秒跑一次，而且删除也需要一些时间，所以存在误差。

 

 

 

 

 

 

 

 

6.全文索引：

对字符串与字符串数组创建全文可搜索的索引

适用情况：

{author："",titile:"",article:""}

建立方法：

db.articles.ensureIndex({key:"text"})

db.articles.ensureIndex({key_1:"text",key_2:"text"})

db.articles.ensureIndex({"$**":"text"})

db.imooc_2.ensureIndex({"article":"text"}) 以article为key创建全文索引

如何使用全文索引进行查询：

先插入几条数据：

db.imooc_2.insert({"article":"aa bb cc dd ee ff gg"})

db.imooc_2.insert({"article":"aa bb cc rr mm nn oo"})

db.imooc_2.insert({"article":"aa bb qrwq qw ww tt yy"})

db.imooc_2.insert({"article":"aa bb cc zz ii uu hh"})

db.imooc_2.insert({"article":"aa bb cc xx vv kk jj"})

再进行全文索引查询：

db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa"}})

db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb cc"}})======》默认是或查询，只要包含aa或者bb或者cc都会查询出来

db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}})======》-cc代表不包含cc这个字符串

db.imooc_2.find({$text:{$search:"\"aa\"\"bb\" \"cc\""}})======》与操作，既包含aa又包含bb又包含cc的字段查询出来，因为$search：的外面本来就有个双引号，所以这个里面需要用反斜杠将里面的双引号进行转意

 

 

 

全文索引相似度查询：

$meta操作符:{score：{$meta:"textScore"}}------>{$meta:"textScore"}是一个数值，代表与所查询条件的匹配度多少，值越高代表相似度越高，score只是用于显示的，可以改变，如：fenshu，随便你（最好就用score吧）

写在查询条件后面可以返回返回结果的相似度

与sort一起使用，可以达到很好的实用效果。

例：db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb"}}，{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})

这条语句将会查找出包含 aa或者bb的字段并且按期相似度从高到低排序

 

 

 

 

全文索引的使用限制：

全文索引虽然非常强大，但是同样存在限制：

1.每次查询，只能指定一个$text查询

2.$text查询不能出现在$nor查询中

3.查询中如果包含了$text，hint不再起作用

4.MongoDB全文索引目前还不支持中文

 

 

索引属性----name指定

创建索引时的格式：

db.collection.ensureIndex({param},{param})

其中，第二个参数便是索引的属性。

比较重要的属性有：

名字，name指定:

db.collection.ensureIndex({x:1},{name:"normal_index"})

唯一性，unique指定：

db.collection.ensureIndex({x:1},{unique:true/false})

稀疏性,sparse指定：

db.collection.ensureIndex({x:1},{sparse:true/false})

是否定时删除,expireAfterSeconds指定：

db.collection.ensureIndex({x:1},{expireAfterSeconds:10})

 

 

 

 

7.地利位置索引：

概念：将一些点的位置存储在mongoDB中，创建索引后，可以按照位置来查找其他点。

子分类：2d索引，用于存储和查找平面上的点

2dsphere索引，用于存储和查找球面上的点

查找方式：

1.查找距离某个点一定距离内的点

2.查找包含在某区域内的点

 

 

2d索引：平面地理位置索引

创建方式：db.location.ensureIndex({"w":"2d"})

位置表示方式：经纬度[经度，纬度]

取值范围：经度[-180,180]纬度[-90,90]

先插入几条数据:

db.location.insert({w:[1,2]})

db.location.insert({w:[4,3]})

db.location.insert({w:[6,5]})

db.location.insert({w:[120,50]})

查询方式：

(1).$near查询：查询距离某个点最近的点

例：

db.location.find({w:{$near:[1,1],$maxDistance:10}}) $maxDistance用来设定最大距离

(2).$geoWithin查询：查询某个形状内的点

形状的表示：

1.$box:矩形，使用

{$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}表示

例：

db.location.find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}})

 

2.$center:圆形，使用

{$center:[[<x1>,<y1>],r]}表示

例：

db.location.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],5]}}})

 

3.$polygon:多边形，使用

{$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}表示

例：

db.location.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1]]}}})

(3).geoNear查询：

geoNear使用runCommand命令进行使用，常用使用如下：

db.runCommand(

{geoNear:<collection>,

near:[x,y],

minDistance:(对2d索引无效)

maxDistance：

num:

...})

例：

db.runCommand({geoNear:"location",near:[1,2],maxDistance:10,num:1})

 

 

2dsphere索引：

概念：球面地理位置索引

创建方式：db.collection.ensureIndex({w:"2dsphere"})

 

位置表示方式：

GeoJSON:描述一个点，一条直线，多边形等形状。

格式：

{type:" ",coordinates:[<coordinates>]}

 

查询方式与2d索引查询方式类似，

支持$minDistance与$maxDistance

 

索引构建情况分析：

索引好处：加快索引相关的查询

索引不好处：增加磁盘空间消耗，降低写入性能

 

 

如何评判当前索引构建情况：

1.mongostat工具介绍

mongostat：查看mongodb运行状态的程序

使用说明：mogostat -h 127.0.0.1:12345

字段说明：

索引情况：idx miss 索引丢失的情况，如果很高，说明我们创建的索引有问题

切换到mongoDB的bin目录

./mongostat --help 查看帮助

一般我们比较关心的段：

这几个值都是越低代表性能越好

qr：读队列

qw：写队列

idx miss：

 

2.profile集合介绍

db.getProfilingStatus() 查看profile的状态

db.getProfilingLevel() 查看profile的级别

级别分别为0,1，2

0级别 profile是关闭的，不记录任何操作

1级别 配合slowms的域值，记录所有操作超过slowms的操作

2级别 记录所有操作

 

设置profile级别：

db.setprofilingLevel(2)

设置之后使用show tables会发现mongoDB的表里会新增一个System.profile的表，用来记录我们对mongoDB的操作

我们使用

db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(1) $natural用来指定以时间先后排序，-1代表最近的操作，1代表最远的操作。

 

 

3.日志介绍

log/mongod.log

 

4.explain分析

db.imooc_2.find({x:1}).explain()-------->可以用来查看你的这个特定查看是否使用索引，会显示你的查询的详细信息