<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
MongoDB索引型別彙總分享
2022-04-10 22:00:21
MongoDB 4.2官方支援索引型別如下：
- 單欄位索引
- 複合索引
- 多鍵索引
- 文字索引
- 2dsphere索引
- 2d索引
- geoHaystack索引
- 雜湊索引
單欄位索引
在單個欄位上建立升序索引
handong1:PRIMARY> db.test.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "db6.test"
}
]
在欄位id上新增升序索引
handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({"id":1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1,
"$clusterTime" : {
"clusterTime" : Timestamp(1621322378, 1),
"signature" : {
"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
"keyId" : NumberLong(0)
}
},
"operationTime" : Timestamp(1621322378, 1)
}
handong1:PRIMARY> db.test.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "db6.test"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"id" : 1
},
"name" : "id_1",
"ns" : "db6.test"
}
]
handong1:PRIMARY> db.test.find({"id":100})
{ "_id" : ObjectId("60a35d061f183b1d8f092114"), "id" : 100, "name" : "handong", "ziliao" : { "name" : "handong", "age" : 25, "hobby" : "mongodb" } }
上述查詢可以使用新建的單欄位索引。
在嵌入式欄位上建立索引
handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({"ziliao.name":1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1,
"$clusterTime" : {
"clusterTime" : Timestamp(1621323677, 2),
"signature" : {
"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
"keyId" : NumberLong(0)
}
},
"operationTime" : Timestamp(1621323677, 2)
}
以下查詢可以用的新建的索引。
db.test.find({"ziliao.name":"handong"})
在內嵌檔案上建立索引
handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({ziliao:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 3,
"numIndexesAfter" : 4,
"ok" : 1,
"$clusterTime" : {
"clusterTime" : Timestamp(1621324059, 2),
"signature" : {
"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
"keyId" : NumberLong(0)
}
},
"operationTime" : Timestamp(1621324059, 2)
}
以下查詢可以使用新建的索引。
db.test.find({ziliao:{ "name" : "handong", "age" : 25, "hobby" : "mongodb" }})
複合索引
建立複合索引
db.user.createIndex({"product_id":1,"type":-1})
以下查詢可以用到新建的複合索引
db.user.find({"product_id":"e5a35cfc70364d2092b8f5d14b1a3217","type":0})
多鍵索引
基於一個陣列建立索引，MongoDB會自動建立為多鍵索引，無需刻意指定。
多鍵索引也可以基於內嵌檔案來建立。
多鍵索引的邊界值的計算依賴於特定的規則。
檢視檔案：
handong1:PRIMARY> db.score.find()
{ "_id" : ObjectId("60a32d7f1f183b1d8f0920ad"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ { "english" : 90, "math" : 99, "physics" : 88 } ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a32d8b1f183b1d8f0920ae"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 99, 98, 97, 96 ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a32d9a1f183b1d8f0920af"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 100, 100, 100, 100 ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a32e8c1f183b1d8f0920b0"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ { "english" : 70, "math" : 99, "physics" : 88 } ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a37b141f183b1d8f0aa751"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95 ] }
{ "_id" : ObjectId("60a37b1d1f183b1d8f0aa752"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95, 94 ] }
{ "_id" : ObjectId("60a37b221f183b1d8f0aa753"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95, 94, 93 ] }
建立score欄位多鍵索引：
db.score.createIndex("score":1)
handong1:PRIMARY> db.score.find({"score":[ 96, 95 ]})
{ "_id" : ObjectId("60a37b141f183b1d8f0aa751"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95 ] }
檢視執行計劃：
handong1:PRIMARY> db.score.find({"score":[ 96, 95 ]}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "db6.score",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"score" : {
"$eq" : [
96,
95
]
}
},
"queryHash" : "8D76FC59",
"planCacheKey" : "E2B03CA1",
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"filter" : {
"score" : {
"$eq" : [
96,
95
]
}
},
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"score" : 1
},
"indexName" : "score_1",
"isMultiKey" : true,
"multiKeyPaths" : {
"score" : [
"score"
]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"score" : [
"[96.0, 96.0]",
"[[ 96.0, 95.0 ], [ 96.0, 95.0 ]]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "mongo3",
"port" : 27017,
"version" : "4.2.12",
"gitVersion" : "5593fd8e33b60c75802edab304e23998fa0ce8a5"
},
"ok" : 1,
"$clusterTime" : {
"clusterTime" : Timestamp(1621326912, 1),
"signature" : {
"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
"keyId" : NumberLong(0)
}
},
"operationTime" : Timestamp(1621326912, 1)
}
可以看到已經使用了新建的多鍵索引。
文字索引
為了支援對字串內容的文字搜尋查詢，MongoDB提供了文字索引。文字(text )索引可以包含任何值為字串或字串元素陣列的欄位
db.user.createIndex({"sku_attributes":"text"})
db.user.find({$text:{$search:"測試"}})
檢視執行計劃：
handong1:PRIMARY> db.user.find({$text:{$search:"測試"}}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "db6.user",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"$text" : {
"$search" : "測試",
"$language" : "english",
"$caseSensitive" : false,
"$diacriticSensitive" : false
}
},
"queryHash" : "83098EE1",
"planCacheKey" : "7E2D582B",
"winningPlan" : {
"stage" : "TEXT",
"indexPrefix" : {
},
"indexName" : "sku_attributes_text",
"parsedTextQuery" : {
"terms" : [
"測試"
],
"negatedTerms" : [ ],
"phrases" : [ ],
"negatedPhrases" : [ ]
},
"textIndexVersion" : 3,
"inputStage" : {
"stage" : "TEXT_MATCH",
"inputStage" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "OR",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"_fts" : "text",
"_ftsx" : 1
},
"indexName" : "sku_attributes_text",
"isMultiKey" : true,
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "backward",
"indexBounds" : {
}
}
}
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "mongo3",
"port" : 27017,
"version" : "4.2.12",
"gitVersion" : "5593fd8e33b60c75802edab304e23998fa0ce8a5"
},
"ok" : 1,
"$clusterTime" : {
"clusterTime" : Timestamp(1621328543, 1),
"signature" : {
"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
"keyId" : NumberLong(0)
}
},
"operationTime" : Timestamp(1621328543, 1)
}
可以看到通過文字索引可以查到包含測試關鍵字的資料。
**注意：**可以根據自己需要建立複合文字索引。
2dsphere索引
建立測試資料
db.places.insert(
{
loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.291226, 39.981198 ] },
name: "火器營橋",
category : "火器營橋"
}
)
db.places.insert(
{
loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.281452, 39.914226 ] },
name: "五棵松",
category : "五棵松"
}
)
db.places.insert(
{
loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.378038, 39.851467 ] },
name: "角門西",
category : "角門西"
}
)
db.places.insert(
{
loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.467833, 39.881581 ] },
name: "潘家園",
category : "潘家園"
}
)
db.places.insert(
{
loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.468264, 39.914766 ] },
name: "國貿",
category : "國貿"
}
)
db.places.insert(
{
loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.46618, 39.960213 ] },
name: "三元橋",
category : "三元橋"
}
)
db.places.insert(
{
loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.400064, 40.007827 ] },
name: "奧林匹克森林公園",
category : "奧林匹克森林公園"
}
)
新增2dsphere索引
db.places.createIndex( { loc : "2dsphere" } )
db.places.createIndex( { loc : "2dsphere" , category : -1, name: 1 } )
利用2dsphere索引查詢多邊形裡的點
鳳凰嶺
[116.098234,40.110569]
天安門
[116.405239,39.913839]
四惠橋
[116.494351,39.912068]
望京
[116.494494,40.004594]
handong1:PRIMARY> db.places.find( { loc :
... { $geoWithin :
... { $geometry :
... { type : "Polygon" ,
... coordinates : [ [
... [116.098234,40.110569] ,
... [116.405239,39.913839] ,
... [116.494351,39.912068] ,
... [116.494494,40.004594] ,
... [116.098234,40.110569]
... ] ]
... } } } } )
{ "_id" : ObjectId("60a4c950d4211a77d22bf7f8"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.400064, 40.007827 ] }, "name" : "奧林匹克森林公園", "category" : "奧林匹克森林公園" }
{ "_id" : ObjectId("60a4c94fd4211a77d22bf7f7"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.46618, 39.960213 ] }, "name" : "三元橋", "category" : "三元橋" }
{ "_id" : ObjectId("60a4c94fd4211a77d22bf7f6"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.468264, 39.914766 ] }, "name" : "國貿", "category" : "國貿" }
可以看到把集合中包含在指定四邊形裡的點，全部列了出來。
利用2dsphere索引查詢球體上定義的圓內的點
handong1:PRIMARY> db.places.find( { loc :
... { $geoWithin :
... { $centerSphere :
... [ [ 116.439518, 39.954751 ] , 2/3963.2 ]
... } } } )
{ "_id" : ObjectId("60a4c94fd4211a77d22bf7f7"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.46618, 39.960213 ] }, "name" : "三元橋", "category" : "三元橋" }
返回所有半徑為經度 116.439518 E 和緯度 39.954751 N 的2英里內座標。範例將2英里的距離轉換為弧度，通過除以地球近似的赤道半徑3963.2英里。
2d索引
在以下情況下使用2d索引：
- 您的資料庫具有來自MongoDB 2.2或更早版本的舊版舊版座標對。
- 您不打算將任何位置資料儲存為GeoJSON物件。
雜湊索引
要建立hashed索引，請指定 hashed 作為索引鍵的值，如下例所示：
handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({"_id":"hashed"})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 4,
"numIndexesAfter" : 5,
"ok" : 1,
"$clusterTime" : {
"clusterTime" : Timestamp(1621419338, 1),
"signature" : {
"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
"keyId" : NumberLong(0)
}
},
"operationTime" : Timestamp(1621419338, 1)
}
注意事項
- MongoDB支援任何單個欄位的 hashed 索引。hashing函數摺疊嵌入的檔案並計算整個值的hash值，但不支援多鍵(即.陣列)索引。
- 您不能建立具有hashed索引欄位的複合索引，也不能在索引上指定唯一約束hashed；但是，您可以hashed在同一欄位上建立索引和升序/降序（即非雜湊）索引：MongoDB將對範圍查詢使用標量索引。
到此這篇關於MongoDB索引型別彙總分享的文章就介紹到這了,更多相關MongoDB索引內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！
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