1、簡介
它就像是一本書的目錄，如果沒有它，我們就需要對整個書籍進(jìn)行查找來獲取需要的結(jié)果，即所說的全盤掃描；
而有了目錄（索引）之后就可以通過它幫我們定位到目標(biāo)所在的位置，快速的獲取我們想要的結(jié)果。
2、演示
第一步，向用戶集合users中插入100W條數(shù)據(jù)
var insertUsers = function() {
var start = new Date().getTime();
for (var i = 1; i = 1000000; i++) {
db.users.insert({
"userid": i,
"username": "wjg" + i,
"age": Math.floor(Math.random() * 100), //年齡為0~99的隨機(jī)整數(shù)
"createdate": new Date()
})
}
var end = new Date().getTime();
print("插入100W條數(shù)據(jù)共耗時" + (end - start) / 1000 + "秒");
}
LZ的渣渣I3和4G內(nèi)存總共耗時了484.623秒，約8分多鐘。任務(wù)管理器里邊可以很清楚的看到當(dāng)時CPU、內(nèi)存和磁盤使用率都普遍的增高。
第二步：查詢用戶名為“wjg465413”的文檔對象
db.users.find({username:"wjg465413"}).explain("allPlansExecution")
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillis" : 865,
"totalKeysExamined" : 0,
"totalDocsExamined" : 1000000,
"executionStages" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 770,
"works" : 1000002,
"advanced" : 1,
"needTime" : 1000000,
"needFetch" : 0,
"saveState" : 7813,
"restoreState" : 7813,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"direction" : "forward",
"docsExamined" : 1000000
},
"allPlansExecution" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "Jack",
"port" : 27017,
"version" : "3.0.3",
"gitVersion" : "b40106b36eecd1b4407eb1ad1af6bc60593c6105"
},
"ok" : 1
}
說明：這里的explain方法相當(dāng)于查詢計劃，它會返回給你查詢過程的詳細(xì)信息。它的參數(shù)有三種模式：“queryPlanner”(查詢計劃[默認(rèn)])、“executionStats”(執(zhí)行狀態(tài))和“allPlansExecution”(所有執(zhí)行計劃)，這里我們只關(guān)注它返回給我們的以下幾個信息。
"executionTimeMillis" : 865 //執(zhí)行的毫秒數(shù) 注：如果你是第一次執(zhí)行，可能會花費(fèi)更長的時間
"totalDocsExamined" : 1000000 //共檢查的文檔數(shù)
第三步：在用戶名“username”字段上加上索引
db.users.createIndex({ "username" : 1 })
重新執(zhí)行上次的查詢操作
db.users.find({username:"wjg465413"}).explain("allPlansExecution")
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"username" : 1
},
"indexName" : "username_1",
"isMultiKey" : false,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"username" : [
"[\"wjg465413\", \"wjg465413\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillis" : 53,
"totalKeysExamined" : 1,
"totalDocsExamined" : 1,
"executionStages" : {
"stage" : "FETCH",
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 0,
"works" : 2,
"advanced" : 1,
"needTime" : 0,
"needFetch" : 0,
"saveState" : 0,
"restoreState" : 0,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"docsExamined" : 1,
"alreadyHasObj" : 0,
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 0,
"works" : 2,
"advanced" : 1,
"needTime" : 0,
"needFetch" : 0,
"saveState" : 0,
"restoreState" : 0,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"keyPattern" : {
"username" : 1
},
"indexName" : "username_1",
"isMultiKey" : false,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"username" : [
"[\"wjg465413\", \"wjg465413\"]"
]
},
"keysExamined" : 1,
"dupsTested" : 0,
"dupsDropped" : 0,
"seenInvalidated" : 0,
"matchTested" : 0
}
},
"allPlansExecution" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "Jack",
"port" : 27017,
"version" : "3.0.3",
"gitVersion" : "b40106b36eecd1b4407eb1ad1af6bc60593c6105"
},
"ok" : 1
}
可以看到兩次的查詢計劃有很大的差別，我們還是著重看下那兩個屬性值。
"executionTimeMillis" : 53 //執(zhí)行的毫秒數(shù)
"totalDocsExamined" : 1 //共檢查的文檔數(shù)
加過索引之后查詢這個文檔所耗費(fèi)的時間僅僅為53毫秒，并且掃描一次直接定位，性能提升了16倍?？梢姾侠硎褂盟饕闹匾裕?/p>
注：“_id”字段是Mongo為我們默認(rèn)添加的索引，而且是唯一索引，保證了數(shù)據(jù)的唯一性，不可以移除。另外，使用limit(1)限制查詢結(jié)果的數(shù)量也可以提高查詢速度
3、索引的類型
a）、單一索引：可以在數(shù)據(jù)集上任意一個字段上建立索引，包括普通的屬性鍵、內(nèi)嵌文檔以及內(nèi)嵌文檔中的屬性鍵。
db.users.createIndex({ "username" : 1 }) //普通屬性鍵的索引
//假設(shè)class是一個內(nèi)嵌的文檔
db.users.createIndex({ "class" : 1 }) //內(nèi)嵌文檔的索引
db.users.createIndex({ "class.classname" : 1 }) //內(nèi)嵌文檔中的屬性鍵索引
索引方向：1表示升序，-1表示降序
b）、復(fù)合索引：以多個屬性鍵為基礎(chǔ)而建立得索引
db.users.createIndex({ "username" : 1, "age" : -1, "userid" : 1 }) //在“username”、“age”和“userid”上建立復(fù)合索引
索引前綴：通過建立上邊的復(fù)合索引之后，Mongo就相當(dāng)于同時擁有了三個索引一樣，分別是{"username" : 1},{"username" : 1, "age" : -1}和{"username" : 1, "age" : -1, "userid" : 1}，但是像{"age" : -1},{"userid" : 1}或者{"age" : -1, "userid" : 1}這三個索引并不會起作用。所以它會使用包含了前綴（首個）的索引的作為復(fù)合索引
c）、多鍵索引：為數(shù)組中的多個值建立索引以實(shí)現(xiàn)高效查詢。
注：Ⅰ、不允許在多個數(shù)組上建立復(fù)合索引
Ⅱ、不能指定片鍵作為多鍵索引
?、?、哈希索引不能是多鍵
?、?、多鍵索引不支持覆蓋查詢
d）、地理空間索引和查詢：Mongo提供了兩種曲面類型的索引：2dsphere索引和2d索引。查詢類型包括：包含(inclusion)，交叉(intersection)和接近(proximity)
e)、文本索引：用來支持查詢包含了字符串或者字符串?dāng)?shù)組的文檔
db.users.createIndex({"username" : "text"})
注：文本索引不支持排序并且一個復(fù)合文本索引不能再包含其他任何索引了
f）、哈希索引：它可以在使用了哈希片鍵進(jìn)行分片的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行索引，支持相等查詢，但是不支持范圍查詢
db.users.createIndex({"username" : "hashed"})
4、索引特性
a）、TTL（Time-To-Live）索引：是一種具有生命周期的索引，它允許為每一個文檔設(shè)置一個超時時間
db.users.createIndex({ "createdate" : 1 },{ "expireAfterSecs" : 60*60*24 })
說明：在“createdate”字段上建立一個TTL索引，當(dāng)這個自段存在并且是日期類型，當(dāng)服務(wù)器時間比“createdate”字段的時間晚60*60*24秒，即24小時時，文檔就會被刪除
b)、唯一索引：確保集合的每一個文檔的指定鍵都有唯一值
db.users.createIndex({"username" : 1}, {"unique" : true})
c)、稀疏索引：Mongo里邊的null會被看做值，如果有一個可能存在也可能不存在的字段，我們可以使用稀疏索引
db.users.createIndex({"age" : 1},{"sparse" : true})
4、索引操作
a）、查看所有索引
b)、移除索引
db.users.dropIndex({"createdate1" : 1 })
c)、移除所有索引
d)、重建索引
說明：該操作會先刪除所有索引，包括“_id”，然后重新創(chuàng)建所有索引
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