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  • mongodb数据库索引管理

    1:ensureIndex() 方法
    MongoDB使用 ensureIndex() 方法来创建索引。
    语法
    ensureIndex()方法基本语法格式如下所示:
    >db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})

    语法中 Key 值为你要创建的索引字段,1为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为-1即可。

     
    对title列创建索引:
    db.col.ensureIndex({"title":1})

    创建联合索引:

    db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1})

    新建索引:

    db.maxiangqian.createIndex( { "OrderNo" : 1 },{background:true, name:"index_OrderNo"} );  
     
    db.maxiangqian.createIndex( { "orderno" : 1 },background:true, name:"hisorders_index_orderno"} );
     
    db.maxiangqian.ensureIndex({"OrderNo" : 1},{background:true, name:"index_OrderNo"}); 

    查询已有索引:

    db.maxiangqian.getIndexes()  

    查询索引大小:

    db.col.totalIndexSize()
    删除索引:
    db.maxiangqian.dropIndexes();    

    可传递的参数

    Parameter Type Description
    background Boolean 建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
    unique Boolean 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
    name string 索引的名称。如果未指定,MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
    dropDups Boolean 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
    sparse Boolean 对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为true的话,在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
    expireAfterSeconds integer 指定一个以秒为单位的数值,完成 TTL设定,设定集合的生存时间。
    v index version 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
    weights document 索引权重值,数值在 1 到 99,999 之间,表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
    default_language string 对于文本索引,该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
    language_override string 对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 language.
    下面贴一个网上的博客整理的吧,前任栽树,后人乘凉:
    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,我们同样可以创建复合索引,如:
        -- 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。
        > db.test.ensureIndex({"username":1, "age":-1})
        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合索引。因此可以说,如果想用到复合索引,必须在查询条件中包含复合索引中的前N个索引列。然而如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话,MongoDB可以智能的帮助我们调整该顺序,以便使复合索引可以为查询所用。如:
        > db.test.find({"age": 30, "username": "stephen"})
        对于上面示例中的查询条件,MongoDB在检索之前将会动态的调整查询条件文档的顺序,以使该查询可以用到刚刚创建的复合索引。
        我们可以为内嵌文档创建索引,其规则和普通文档没有任何差别,如:
        > db.test.ensureIndex({"comments.date":1})
        对于上面创建的索引,MongoDB都会根据索引的keyname和索引方向为新创建的索引自动分配一个索引名,下面的命令可以在创建索引时为其指定索引名,如:
        > db.test.ensureIndex({"username":1},{"name":"testindex"})    
        随着集合的增长,需要针对查询中大量的排序做索引。如果没有对索引的键调用sort,MongoDB需要将所有数据提取到内存并排序。因此在做无索引排序时,如果数据量过大以致无法在内存中进行排序,此时MongoDB将会报错。
        
    二、唯一索引:
        在缺省情况下创建的索引均不是唯一索引。下面的示例将创建唯一索引,如:
        > db.test.ensureIndex({"userid":1},{"unique":true})
        如果再次插入userid重复的文档时,MongoDB将报错,以提示插入重复键,如:
        > db.test.insert({"userid":5})
        > db.test.insert({"userid":5})
        E11000 duplicate key error index: test.test.$userid_1  dup key: { : 5.0 }    
        如果插入的文档中不包含userid键,那么该文档中该键的值为null,如果多次插入类似的文档,MongoDB将会报出同样的错误,如:
        > db.test.insert({"userid1":5})
        > db.test.insert({"userid1":5})
        E11000 duplicate key error index: test.test.$userid_1  dup key: { : null }        
        如果在创建唯一索引时已经存在了重复项,我们可以通过下面的命令帮助我们在创建唯一索引时消除重复文档,仅保留发现的第一个文档,如:
        --先删除刚刚创建的唯一索引。
        > db.test.dropIndex({"userid":1}) 
        --插入测试数据,以保证集合中有重复键存在。
        > db.test.remove()
        > db.test.insert({"userid":5})
        > db.test.insert({"userid":5})    
        --创建唯一索引,并消除重复数据。
        > db.test.ensureIndex({"userid":1},{"unique":true,"dropDups":true})    
        --查询结果确认,重复的键确实在创建索引时已经被删除。
        > db.test.find()
        { "_id" : ObjectId("4fe823c180144abd15acd52e"), "userid" : 5 }    
        
        我们同样可以创建复合唯一索引,即保证复合键值唯一即可。如:
        > db.test.ensureIndex({"userid":1,"age":1},{"unique":true})    
        
    三、使用explain:
        explain是非常有用的工具,会帮助你获得查询方面诸多有用的信息。只要对游标调用该方法,就可以得到查询细节。explain会返回一个文档,而不是游标本身。如:
        > db.test.find().explain()
        {
            "cursor" : "BasicCursor",
            "nscanned" : 1,
            "nscannedObjects" : 1,
            "n" : 1,
            "millis" : 0,
            "nYields" : 0,
            "nChunkSkips" : 0,
            "isMultiKey" : false,
            "indexOnly" : false,
            "indexBounds" : {
     
            }    
        }
        explain会返回查询使用的索引情况,耗时和扫描文档数的统计信息。
        "cursor":"BasicCursor"表示没有使用索引。
        "nscanned":1 表示查询了多少个文档。
        "n":1 表示返回的文档数量。
        "millis":0 表示整个查询的耗时。
        
    四、索引管理:
        system.indexes集合中包含了每个索引的详细信息,因此可以通过下面的命令查询已经存在的索引,如:
        > db.system.indexes.find()
        如果在为已有数据的文档创建索引时,可以执行下面的命令,以使MongoDB在后台创建索引,这样的创建时就不会阻塞其他操作。但是相比而言,以阻塞方式创建索引,会使整个创建过程效率更高,但是在创建时MongoDB将无法接收其他的操作。
        > db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true})
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shengdimaya/p/6598064.html
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