一. 普通索引篇 1.创建索引 创建索引:db.person.ensureIndex({"age":1}).这里我们使用了ensureIndex在age上建立了索引.“1”:表示按照age进行升序,“-1”:表示按照age进行降序. 2.复合索引 在多个键上建立的索引就是复合索引,有时候我们的查询不是单条件的,可能是多条件,比如查找年龄在20~30名字叫‘ryan1’的同学,那么我们可以建立“age”和“name”的联合索引来加速查询. db.person.find({"ag

MongoDB中的索引,可以看作是书的目录. 想象一下给你一本没有目录的书,然后让你去查询指定内容,我只想说,我不是电脑,我很蛋疼! 让你翻没有目录的书,就跟让电脑查询没有索引的集合一样,从头查询到尾,毫无头绪,我们称这种行为是"表扫描" 索引简介 通常我们要查询一个user的名字,我们是这样的 db.user.find({"username":"codingwhy"}) 如果我们经常需要对username进行查询,那么我们可以为它建立索引 db

在mongodb中,排序和索引其实都是十分容易的,先来小结下排序: 1 先插入些数据    db.SortTest.insert( { name : "Denis", age : 20 } ) db.SortTest.insert( { name : "Abe", age : 30 } ) db.SortTest.insert( { name : "John", age : 40 } ) db.SortTest.insert( { name :

在https://www.cnblogs.com/xuliuzai/p/9965229.html的博文中我们介绍了MongoDB的常见索引的创建语法.部分同学还想看看MongoDB的威力到底有多大,所以,在这儿追加一个例子,感受一下索引的性能. 通过在某一字段上创建索引,从优化前的执行15.15S到优化后降至0.013S,性能提升了1000多倍. 此为实际生产中的一个真实案例,我们有一个集合QQStatements,其数据量为2604W,如下图所示. 系统需要查询此表最近的变动情况,即需要抓取新

1. MongoDB中数据查询的方法 (1)find函数的使用: (2)条件操作符: (3)distinct找出给定键所有不同的值: (4)group分组: (5)游标: (6)存储过程. 文档查找 1.数据准备,find函数() var persons = [{ name:"jim", age:25, email:"75431457@qq.com", c:89,m:96,e:87, country:"USA", books:["JS&

一.给collection objectid赋自定义的值 MongoDB Enterprise > db.testid.insert({_id:{imsi:"4567890123",address:"测试数据"}}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({"_id.imsi":1}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({&quo

实验目的: (1)掌握MongoDB中数据查询的方法: (2)掌握MongoDB中索引及其创建: 实验内容: 一. MongoDB中数据查询的方法: (1)find函数的使用: (2)条件操作符: a l l 匹 配 所 有 . all匹配所有. all匹配所有.exists判断字段是否存在.null值处理.$mod取模运算.不等于.包含.不包含.数组元素个数.限制返回.排序.分页.随机显示. (3)distinct找出给定键所有不同的值: (4)group分组: (5)游标: (6)存储过程.

回到目录 索引这个东西大家不会陌生,只要接触到稍微大一点的数据,都会用到这东西,它可以提升查询的速度,相当代价就是占用了更多的存储空间,这也是正常的,符合“能量守恒定理”,哈哈!今天说的是MongoDB里的索引,在我进行对500万数据进行查询测试时,发现如果你的查询字段不加索引,那是相当恐怖的,一个简单的查询(单字段)要耗时30多秒,这种操作,基本可以认为服务器挂了,哈哈!当为字段加了索引之后,查询速度为ms级,100毫秒以内的速度真是把经兴奋坏了,呵呵! 建立索引 db.tableName.e

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1

一.索引基础:    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧.下面是创建索引的命令:    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立:    > db.test.getIndexes()    删除索引的命令是:    > db.test.dropIndex({"username":1})    在MongoDB中,我们

我们知道,MongoDB属于文档型数据库,其存储的文档类型都是JSON对象.正是由于这一特性,我们在Node.js中会经常使用MongoDB进行数据的存取.但由于Node.js是异步执行的,这就导致我们无法保证每一次的数据库save操作都是原子型的.也就是说,如果客户端连续两次发起同一事件将数据存入数据库,很可能会导致数据被重复保存.高并发的情况下,哪怕是你在代码中已经做了非常严格的校验,例如插入数据前判断要保存的数据是否已经存在,但仍然有可能会出现数据被重复保存的风险.因为在异步执行中,你没有

索引可以用来优化查询,而且在某些特定类型的查询中,索引是必不可少的.为集合选择合适的索引是提高性能的关键. 先来mock数据 for (i = 0; i < 1000000; i++) { db.users.insert({ "i": i, "username": "user" + i, "age": Math.floor(Math.random() * 120), "created": new Da

一.索引基础:    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧.下面是创建索引的命令:    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立:    > db.test.getIndexes()    删除索引的命令是:    > db.test.dropIndex({"username":1})    在MongoDB中,我们

spring-data-mongodb中的实体映射是通过MongoMappingConverter这个类实现的.它可以通过注释把java类转换为mongodb的文档. 它有以下几种注释: @Id - 文档的唯一标识,在mongodb中为ObjectId,它是唯一的,通过时间戳+机器标识+进程ID+自增计数器(确保同一秒内产生的Id不会冲突)构成. @Document - 把一个java类声明为mongodb的文档,可以通过collection参数指定这个类对应的文档.@Document(coll

索引 索引能够提升查询的效率.没有索引,MongoDB必须扫描集合中的所有文档,才能找到匹配查询语句的文档. 索引是一种特殊的数据结构,将一小块数据集保存为容易遍历的形式.索引能够存储某种特殊字段或字段集的值,并按照索引指定的方式将字段值进行排序. 然而使用索引也是有代价的:对于添加的每一个索引,每次的插入.更新.删除都将会消耗更多的时间.这是因为当数据发生变动时,数据库不仅要更新文档,还要更新集合上的所有索引. MongoDB限制每个集合上最多只能由64个索引. 使用索引键对文档进行排序可以提

我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化,而程序的操作无非就是CURD,通常我们 又会花费50%的时间在R上面,因为Read操作对用户来说是非常敏感的,处理不好就会被人唾弃,呵呵. 从算法上来说有5种经典的查找,具体的可以参见我的算法速成系列,这其中就包括我们今天所说的“索引查找”,如果大家对sqlserver比较了解 的话,相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧. 我们首先插入10w数据,上图说话: 一:性能分析函数(explain) 好了,数据已经插入成功,既然我们要做分析,肯定要有

mongoDB支持二维空间索引,使用空间索引,mongoDB支持一种特殊查询,如某地图网站上可以查找离你最近的咖啡厅,银行等信息.这个使用mongoDB的空间索引结合特殊的查询方法很容易实现.前提条件:建立空间索引的key可以使用array或内嵌文档存储,但是前两个elements必须存储固定的一对空间位置数值.如 { loc : [ 50 , 30 ] }{ loc : { x : 50 , y : 30 } }{ loc : { foo : 50 , y : 30 } }{ loc : {

一.MongoDB中的Count函数.Distinct函数以及分组 准备工作,插入一个班级的文档 > for(var i=0;i<10;i++){ ... db.Classes.insert({ClassName:"Class"+i,_id:i}); ... } WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.Classes.find() { "_id" : 0, "ClassName&qu

这次继续看mongodb中的分页.首先依然是插入数据: 1) db.Blog.insert( { name : "Denis",  age : 20, city : "Princeton" } ) db.Blog.insert( { name : "Abe",    age : 30, city : "Amsterdam" } ) db.Blog.insert( { name : "John",   age

一 . 索引概述和基本操作 1. 索引提高查询速度,降低写入速度,权衡常用的查询字段,不必在太多列上建索引2. 在mongodb中,索引可以按字段升序/降序来创建,便于排序3. 默认是用btree来组织索引文件,2.4版本以后,也允许建立hash索引. 常用命令:查看当前索引状态: db.collection.getIndexes(); 创建普通的单列索引:db.collection.ensureIndex({field:1/-1}); 1是升续 2是降续 删除单个索引db.collection

Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合. MongoDB提供了三种执行聚合的方法:Aggregation Pipleline,map-reduce功能和 Single Purpose Aggregation Operations 其中用来做聚合操作的几个函数是 aggregate(pipeline,options) 指定 group 的