LBS(Location Based Services)定位服务,即根据用户位置查询用户附近相关信息,这一功能在很多应用上都有所使用.基于用户位置进行查询时,需要提供用户位置的经纬度.为了提高查询速度,MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引,称作地理空间(2d)索引. 1. 创建地理空间索引 地理空间索引又称为2d索引.创建其它形式的索引,我们会按升序或降序(1或-1)的形式创建索引,不同于其它形式的索引,创建地理空间索引要指定的值为:2d.语法结构如下: db.<collection>

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

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

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 : {

原文链接:MongoDB的学习--索引类型和属性 索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score&qu

MongoDB数据模型和索引学习总结 1. MongoDB数据模型: MongoDB数据存储结构: MongoDB针对文档(大文件採用GridFS协议)採用BSON(binary json,採用二进制编码)数据格式来存储和交换数据.Bson吸收了JSON schema-less的特点,存储结构松散,不须要像RDB(关系数据)那样事先定义数据存储的元数据结构.另外添加了多种数据类型的支持和优化,使读写更加高效. (1) BSON 支持的数据类型: Double.String.Object.Arra

准备工作 准备2个集合的数据,后面视图和索引都会用到1个订单集合,一个收款信息集合 var orders = new Array(); var shipping = new Array(); var addresses = ["广西省玉林市", "湖南省岳阳市", "湖北省荆州市", "甘肃省兰州市", "吉林省松原市", "江西省景德镇", "辽宁省沈阳市", &q

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

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

更新时间:2018年03月26日 10:17:37   作者:Fundebug    我要评论 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能.这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB复合索引的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习   为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). ? 1 2 3 4 5 6 mongo-955

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

1. 索引 索引支持查询的有效地提高效率.没有索引,MongoDB必须扫描集合的每个文档,以选择与查询语句匹配的文档.这种扫描效率很低,需要MongoDB处理大量的数据. 索引是特殊的数据结构,以易于遍历的形式存储数据集的一小部分. 索引存储特定字段或一组字段的值,按照索引中指定的字段值排序. 1.1 索引案例 首先创建大量数据. 向集合中插入10万条文档. ;i;i++){ db.t1.insert({name:'test'+i, age:i}) } 然后进行数据查找性能分析. 查找姓名为't

索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score" : 27 } 如果要在如上的文档中创建单键

TTL索引是mongodb新支持的用于延时自动删除记录的一种索引.它仅包含一个字段,该字段值需要是Date()类型,并且不支持复合索引.可以指定某条记录在延时固定时间后自动删除.数据自动超时删除主要用在系统生成的事件.日志或者会话信息等不需要永久存储的数据. 创建语法 在集合eventlog的字段"lastModifiedDate"上创建延时1小时自动删除的TTL索引,其中"expireAfterSeconds"是超时字段,单位是秒. 数据超时 TTL索引会按设置的

这章我们介绍MongoDB的索引,用来优化查询. 索引介绍 数据库索引有些类似书的目录. 一个查询如果没有使用索引被称为表扫描,意思是它必须像阅读整本书那样去获取一个查询结果.一般来说,我们应尽量避免这种情况, 因为它是非常慢的. 举个例子,我们创建一个百万条数据的collection: for(i=0;i<1000000;i++){ db.users.insert({ "i":i, "username":"user" + i, "

初始化mongodb数据库 > use deng switched to db deng > db.createCollection("jingdong") #无參数 {"ok":1} > show collections jingdong system.indexes > userdoc1=({"user_id":1,"name":"cloud","state"

索引总概况 db.test.ensureIndex({"username":1})//创建索引 db.test.ensureIndex({"username":1, "age":-1})//创建复合索引 数字1表示username键的索引按升序存储,-1表示age键的索引按照降序方式存储. // 该索引被创建后,基于username和age的查询将会用到该索引,或者是基于username的查询也会用到该索引,但是只是基于age的查询将不会用到该复

1. 将索引建在number键上名为nameIndex并且为正序索引({number:-1}为倒序索引) 如: db.list名.ensureIndex({number:1},{name:"nameIndex"}) : 2. 在查询时指定使用一个正序索引则调hint() 例如:db.list名.find({age:{$lte:56}},{name:1,_id:0}).hint({name:1}); 3. 在查询时我们究竟使用了哪个索引  如:db.list名.find({age:{$l

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