前言

    在查询操作中，如果没有索引，[MongoDB](http://c.biancheng.net/mongodb/) 会扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询条件带有索引，MongoDB 将扫描索引， 通过索引确定要查询的部分文档，而非直接对全部文档进行扫描

     索引可以提升文档的查询速度，但建立索引的过程需要使用计算与存储资源，在已经建立索引的前提下，插入新的文档会引起索引顺序的重排。

    MongoDB 的索引是基于 B-tree [数据结构](http://c.biancheng.net/data_structure/)(MySQL是B+Tree)及对应算法形成的。树索引存储特定字段或字段集的值，按字段值排序。索引条目的排序支持有效的等式匹配和基于范围的查询操作。

    下图所示的过程说明了使用索引选择和排序匹配文档的查询过程。

    MongoDB 在创建集合时，会默认在 _id 字段上创建唯一索引。该索引可防止客户端插入具有相同字段的两个文档，_id 字段上的索引不能被删除。<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/21500184/1658819268247-e59319cb-d4aa-48a6-b846-4d4d7f1d7aae.png#clientId=u38cf9b16-3ce3-4&from=paste&height=348&id=u3b26b712&originHeight=344&originWidth=750&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=78882&status=done&style=none&taskId=u95608925-c9dc-47cd-85ad-f72c855d2b4&title=&width=759)

1.索引的优缺点

1.1 优点

查询速率很快
大大减少了服务器需要扫描的数据量
索引可以将随机io转换为顺序io

1.2 缺点

降低插入速度
浪费存储空间，删除空间不会释放字段（需要通过命令来整理碎片，这个过错比较缓慢）导致mongodb占用空间会比较大
不适当的查询语句，会导致并未使用索引

1.3 最大范围：

集合不能超过64个索引
索引名的长度不能超过125个字符
一个复合索引最多可以有31字段索引

2. 知识点

mongo索引是有方向的，1 代表升序， -1代表降序

不同于MySQL的索引， mongo的索引是有方向的， value代表了索引的方向，这个特性在排序的使用很好用。1 代表升序， -1代表降序

mongo在创建集合时，默认_id为唯一索引，该索引可防止客户端插入具有相同字段的两个文档，_id 字段上的索引不能被删除。

3.无法使用索引的操作

$where和$exists无法使用索引，$exists`操作，会遍历每个文档，以确定字段是否存在, `$where会同样的遍历每个文档。
类似MySQL，在mongo中使用取反的查询操作，也会导致索引利用效率低下，或者不会使用索引，例如$ne`, 而`$not虽然有时能够使用索引，但是通常它并不知道该如何利用索引。
$nin, 总是扫描整个集合。

4. 索引类型

    MongoDB 中索引的类型大致包含单键索引、复合索引、多键值索引、地理索引、全文索引、 散列索引等，下面简单介绍各类索引的用法。<br />其中地理索引、全文索引、 散列索引，使用场景特殊，如需使用请自行查找相关文档

4.1 单键索引

单字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）无关紧要，因为 MongoDB 可以在任意方向上遍历索引。

value: 1 为升序，-1 为降序

db.collection.createIndex({filedName: value})

4.2 复合索引

就是在创建索引的时候同时指定多个字段

注意事项

索引是区分方向的
db.users.createIndex({"name": 1, "age": 1}) 与 db.users.createIndex({"name": 1, "age": -1})是两个不同的索引。只有要针对多个字段进行排序时，索引的方向才是重要的， mongo会自动的翻转索引，也就是说{"name": 1}与{"name": -1}在使用时是一致的。{"name": 1, "age": 1}与 {"name": -1, "age": -1}也是一致的。
索引字段要有序
为了能够更加有效的利用索引，用于精确匹配的字段应该放在索引的前面，范围字段放在后面，这样mongo就能利用精确匹配过滤掉大部分文档，然后利用之后的索引去再次过滤结果。例如我们要查询name=user10&age>20, 那么我们的索引应该是{"name": 1, "age": 1}, 而不是{"age": 1, "name": 1}
隐式索引
如果我们创建一个复合索引{"name": 1, "age": 1, "created": -1}, 当利用{"name": 1}进行排序的时候，也能够使用前面创建的索引，注意，必须是从左往右依次匹配才行，也就是说{"age": 1}，这种是不会用到索引的。

4.3 多键值索引
若要为包含数组的字段建立索引，MongoDB 会为数组中的每个元素创建索引键。这些多键值索引支持对数组字段的高效查询
需要注意的是，如果集合中包含多个待索引字段是数组，则无法创建复合多键索引。

以下示例代码展示插入文档，并创建多键值索引：

db.users.insert ({item : "ABC", ratings: [ 2, 5, 9 ]})
db.users.createIndex({ratings:1})
db.users.find({ratings:2}).explain()

4.4 唯一索引

类似MySQL的唯一约束， mongo也是具有的，用来保证一个集合内相同字段值的唯一性

db.users.createIndex({"name": 1}, {"unique": true, "name": index_name})

如此我们就建立了一个唯一索引，当然类似MySQL 的联合唯一索引mongo也是有的，只需要指定多个字段即可。通过name属性，能够手动指定索引的名字。

4.5 TTL索引

db.collection.createIndex({"name": 1}, {"expireAfterSeconds": 10*60})

如此就创建了一个TTL索引， mongo会每分钟检查一次索引，并删除过期的文档。这个索引可以用来排序和搜索。

5. 索引操作

5.1 删除索引

//删除一个索引
db.collection.dropIndex("index_name")

//删除所有索引
db.collection.dropIndexes()

5.2使用指定的索引

利用mongo的hint() 操作可以指定此次查询使用的索引。

5.3 使用索引

类似于MySQL， mongo也有explain方法，去查看索引的使用情况db.users.find({"name": "user100"}).explain()就能查看是否使用了索引，以及其他的一些详细信息，包括，使用的索引，扫描的文档数据，结果的数量，查询用时等等。

5.3.1 查看现有索引

若要返回集合上所有索引的列表，则需使用驱动程序的 db.collection.getlndexes() 方法或类似方法。

例如，可使用如下方法查看 records 集合上的所有索引：
db.records.getIndexes()

5.3.2 修改索引

若要修改现有索引，则需要删除现有索引并重新创建索引。

5.3.3 产看索引占用的空间

is_detail：可选参数，传入除0或false外的任意数据，都会显示该集合中每个索引的大小及总大小。如果传入0或false则只显示该集合中所有索引的总大小。默认值为false。
```
db.collection.totalIndexSize([is_detail])
```

6. explain() 函数，可以查看查询过程

可以看到queryPlanner.winningPlan.stage = IXSCAN即使走了索引
查询具体的执行时间：关注输出的如下数值：executionStats.executionTimeMillis

{
   
   
    "queryPlanner": {
   
     # 查询计划
        "plannerVersion": NumberInt("1"),  # 计划版本
        "namespace": "db_name.collection_name",  # 命名空间,作用于哪个库的哪个集合
        "indexFilterSet": false,  # 是否对查询使用索引过滤
        "parsedQuery": {
   
     # 解析查询条件
            "index_key_name": {
   
   
                "$eq": 1
            }
        },
        "queryHash": "6ACB91B3",  # 仅对查询条件进行hash的16进制字符串,帮助识别相同查询条件的 其他查询操作或写操作
        "planCacheKey": "ACADC259",  # 和查询关联的计划缓存的hash键
        "winningPlan": {
   
     # 查询优化器 选择的最优执行计划,此计划包含多个 树状结构的子阶段(一个查询计划需要多个阶段来完成);
            "stage": "FETCH",  # 父阶段;查询方式
            "inputStage": {
   
     # 子阶段
                "stage": "IXSCAN",  # 子阶段的查询方式
                "keyPattern": {
   
     # 索引模式
                    "index_key_name": 1
                },
                "indexName": "index_key_name_1",  # 索引名称
                "isMultiKey": false,  # 是否是复合索引
                "multiKeyPaths": {
   
     # 复合索引路径
                    "index_key_name": []
                },
                "isUnique": true,  # 是否是唯一索引
                "isSparse": false,  # 是否是稀疏索引
                "isPartial": false,  # 是否是部分索引
                "indexVersion": NumberInt("2"),  # 索引版本
                "direction": "forward",  # 索引方向
                "indexBounds": {
   
     # 索引查询的范围边界
                    "index_key_name": [  # 创建索引的key
                        "[1.0, 1.0]"  # 边界范围
                    ]
                }
            }
        },
        "rejectedPlans": []  # 查询又花钱 拒绝的执行计划
    },
    "executionStats": {
   
     # 详细的执行统计信息
        "executionSuccess": true,  # 是否执行成功
        "nReturned": NumberInt("0"),  # 符合查询条件的文档个数
        "executionTimeMillis": NumberInt("0"),  # 选择某个查询计划和执行查询 所耗费的总时间(毫秒)
        "totalKeysExamined": NumberInt("0"),  # 扫描的索引总行数
        "totalDocsExamined": NumberInt("0"),  # 扫描的文档总次数(即使同一个文档如果被扫描2次,则此值为2),常见于 stage为 COLLSCAN/FETCH
        "executionStages": {
   
     # 用树状形式 描述 详细的执行计划
            "stage": "FETCH",  # 查询方式
            "nReturned": NumberInt("0"),
            "executionTimeMillisEstimate": NumberInt("0"),  # 估计执行时间(毫秒)
            "works": NumberInt("1"),  # 指定查询执行阶段执行的“工作单元”的数量。查询执行将其工作划分为小单元。
            # “工作单元”可能包括检查单个索引键、从集合中获取单个文档、对单个文档应用投影或进行内部簿记
            "advanced": NumberInt("0"),  # 由这一阶段返回到它的父阶段的中间结果或高级结果的数量。
            "needTime": NumberInt("0"),  # 未将中间结果提前到其父阶段的工作循环数
            "needYield": NumberInt("0"),  # 为了让写操作执行,而让出读锁的次数
            "saveState": NumberInt("0"),  # 查询阶段暂停处理并保存其当前执行状态的次数，例如准备放弃其锁
            "restoreState": NumberInt("0"),  # 查询阶段恢复已保存的执行状态的次数，例如，在恢复以前生成的锁之后。
            "isEOF": NumberInt("1"),  # 执行阶段是否已到达最后一个; 1:是 0:不是
            "docsExamined": NumberInt("0"),  # 扫描文档总次数
            "alreadyHasObj": NumberInt("0"),
            "inputStage": {
   
   
                "stage": "IXSCAN",
                "nReturned": NumberInt("0"),
                "executionTimeMillisEstimate": NumberInt("0"),
                "works": NumberInt("1"),
                "advanced": NumberInt("0"),
                "needTime": NumberInt("0"),
                "needYield": NumberInt("0"),
                "saveState": NumberInt("0"),
                "restoreState": NumberInt("0"),
                "isEOF": NumberInt("1"),
                "keyPattern": {
   
   
                    "index_key_name": 1
                },
                "indexName": "index_key_name_1",
                "isMultiKey": false,
                "multiKeyPaths": {
   
   
                    "index_key_name": []
                },
                "isUnique": true,
                "isSparse": false,
                "isPartial": false,
                "indexVersion": NumberInt("2"),
                "direction": "forward",
                "indexBounds": {
   
   
                    "index_key_name": [
                        "[1.0, 1.0]"
                    ]
                },
                "keysExamined": NumberInt("0"),  # 通过索引扫描的文档总个数
                "seeks": NumberInt("1"),  # 为了完成索引扫描，必须将索引游标搜索到新位置的次数。
                "dupsTested": NumberInt("0"),
                "dupsDropped": NumberInt("0")
            }
        },
        "allPlansExecution": []  # 在计划选择阶段,获胜计划和被拒绝计划的部分执行信息
    },
    "serverInfo": {
   
     # mongo服务信息
        "host": "aa8f4be",
        "port": NumberInt("27010"),
        "version": "4.2.0",
        "gitVersion": "a4b751dcf51dd249c5865812b390cfd"
    },
    "ok": 1
}

queryPlanner.winningPlan.stage字段含义

字段	值	含义
stage	COLLSCAN	全表扫描
	IXSCAN	索引扫描
	FETCH	根据索引去检索指定文档
	SHARD_MERGE	将各个分片返回数据进行合并
	SHARDING_FILTER	分片过滤
	SORT	表明在内存中进行了排序
	LIMIT	使用limit限制返回数
	SKIP	使用skip进行跳过
	IDHACK	针对_id进行查询

nReturned 实际返回的文档个数
totalKeysExamined 扫描的索引总行数
totalDocsExamined 扫描的文档总行数
executionTimeMillis 执行耗费时间(毫秒)

7.例子

加3000W数据

for (var i = 0; i < 3000000; i++) {
   
   
    var vip = false;
    if (i % 2 === 0) {
   
   
        vip = true;
    }
    var remark = "这是一条测试数据,这是第" + i + "条";
    db.getCollection("users").insert({
   
   
        name: "long",
        age: i,
        remark,
        vip,
        create_time: new Date()
    });
}

db.users.find({
   
   age:"499021"}).explain(1)

未增加索引前：executionTimeMillis执行时间为937毫秒


{
   
   
    "explainVersion": "1",
    "queryPlanner": {
   
   
        "namespace": "test_three.users",
        "indexFilterSet": false,
        "parsedQuery": {
   
   
            "age": {
   
   
                "$eq": "499021"
            }
        },
        "maxIndexedOrSolutionsReached": false,
        "maxIndexedAndSolutionsReached": false,
        "maxScansToExplodeReached": false,
        "winningPlan": {
   
   
            "stage": "COLLSCAN",
            "filter": {
   
   
                "age": {
   
   
                    "$eq": "499021"
                }
            },
            "direction": "forward"
        },
        "rejectedPlans": [ ]
    },
    "executionStats": {
   
   
        "executionSuccess": true,
        "nReturned": NumberInt("0"),
        "executionTimeMillis": NumberInt("937"),
        "totalKeysExamined": NumberInt("0"),
        "totalDocsExamined": NumberInt("1999999"),
        "executionStages": {
   
   
            "stage": "COLLSCAN",
            "filter": {
   
   
                "age": {
   
   
                    "$eq": "499021"
                }
            },
            "nReturned": NumberInt("0"),
            "executionTimeMillisEstimate": NumberInt("7"),
            "works": NumberInt("2000001"),
            "advanced": NumberInt("0"),
            "needTime": NumberInt("2000000"),
            "needYield": NumberInt("0"),
            "saveState": NumberInt("2000"),
            "restoreState": NumberInt("2000"),
            "isEOF": NumberInt("1"),
            "direction": "forward",
            "docsExamined": NumberInt("1999999")
        },
        "allPlansExecution": [ ]
    },
    "command": {
   
   
        "find": "users",
        "filter": {
   
   
            "age": "499021"
        },
        "$db": "test_three"
    },
    "serverInfo": {
   
   
        "host": "malongdeMBP.lan",
        "port": NumberInt("27017"),
        "version": "5.0.6",
        "gitVersion": "212a8dbb47f07427dae194a9c75baec1d81d9259"
    },
    "serverParameters": {
   
   
        "internalQueryFacetBufferSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS": NumberInt("0"),
        "internalQueryMaxAddToSetBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes": NumberInt("104857600")
    },
    "ok": 1
}

增加索引后

// 1
{
   
   
    "explainVersion": "1",
    "queryPlanner": {
   
   
        "namespace": "test_three.users",
        "indexFilterSet": false,
        "parsedQuery": {
   
   
            "age": {
   
   
                "$eq": 499021
            }
        },
        "maxIndexedOrSolutionsReached": false,
        "maxIndexedAndSolutionsReached": false,
        "maxScansToExplodeReached": false,
        "winningPlan": {
   
   
            "stage": "FETCH",
            "inputStage": {
   
   
                "stage": "IXSCAN",
                "keyPattern": {
   
   
                    "age": 1
                },
                "indexName": "age_1",
                "isMultiKey": false,
                "multiKeyPaths": {
   
   
                    "age": [ ]
                },
                "isUnique": false,
                "isSparse": false,
                "isPartial": false,
                "indexVersion": NumberInt("2"),
                "direction": "forward",
                "indexBounds": {
   
   
                    "age": [
                        "[499021.0, 499021.0]"
                    ]
                }
            }
        },
        "rejectedPlans": [ ]
    },
    "executionStats": {
   
   
        "executionSuccess": true,
        "nReturned": NumberInt("1"),
        "executionTimeMillis": NumberInt("0"),
        "totalKeysExamined": NumberInt("1"),
        "totalDocsExamined": NumberInt("1"),
        "executionStages": {
   
   
            "stage": "FETCH",
            "nReturned": NumberInt("1"),
            "executionTimeMillisEstimate": NumberInt("0"),
            "works": NumberInt("2"),
            "advanced": NumberInt("1"),
            "needTime": NumberInt("0"),
            "needYield": NumberInt("0"),
            "saveState": NumberInt("0"),
            "restoreState": NumberInt("0"),
            "isEOF": NumberInt("1"),
            "docsExamined": NumberInt("1"),
            "alreadyHasObj": NumberInt("0"),
            "inputStage": {
   
   
                "stage": "IXSCAN",
                "nReturned": NumberInt("1"),
                "executionTimeMillisEstimate": NumberInt("0"),
                "works": NumberInt("2"),
                "advanced": NumberInt("1"),
                "needTime": NumberInt("0"),
                "needYield": NumberInt("0"),
                "saveState": NumberInt("0"),
                "restoreState": NumberInt("0"),
                "isEOF": NumberInt("1"),
                "keyPattern": {
   
   
                    "age": 1
                },
                "indexName": "age_1",
                "isMultiKey": false,
                "multiKeyPaths": {
   
   
                    "age": [ ]
                },
                "isUnique": false,
                "isSparse": false,
                "isPartial": false,
                "indexVersion": NumberInt("2"),
                "direction": "forward",
                "indexBounds": {
   
   
                    "age": [
                        "[499021.0, 499021.0]"
                    ]
                },
                "keysExamined": NumberInt("1"),
                "seeks": NumberInt("1"),
                "dupsTested": NumberInt("0"),
                "dupsDropped": NumberInt("0")
            }
        },
        "allPlansExecution": [ ]
    },
    "command": {
   
   
        "find": "users",
        "filter": {
   
   
            "age": 499021
        },
        "$db": "test_three"
    },
    "serverInfo": {
   
   
        "host": "malongdeMBP.lan",
        "port": NumberInt("27017"),
        "version": "5.0.6",
        "gitVersion": "212a8dbb47f07427dae194a9c75baec1d81d9259"
    },
    "serverParameters": {
   
   
        "internalQueryFacetBufferSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS": NumberInt("0"),
        "internalQueryMaxAddToSetBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes": NumberInt("104857600")
    },
    "ok": 1
}

db.users.find({
   
   age:{
   
   $gt:499021}}).explain(1)

// 1
{
   
   
    "explainVersion": "1",
    "queryPlanner": {
   
   
        "namespace": "test_three.users",
        "indexFilterSet": false,
        "parsedQuery": {
   
   
            "age": {
   
   
                "$gt": 499021
            }
        },
        "maxIndexedOrSolutionsReached": false,
        "maxIndexedAndSolutionsReached": false,
        "maxScansToExplodeReached": false,
        "winningPlan": {
   
   
            "stage": "COLLSCAN",
            "filter": {
   
   
                "age": {
   
   
                    "$gt": 499021
                }
            },
            "direction": "forward"
        },
        "rejectedPlans": [ ]
    },
    "executionStats": {
   
   
        "executionSuccess": true,
        "nReturned": NumberInt("1500977"),
        "executionTimeMillis": NumberInt("766"),
        "totalKeysExamined": NumberInt("0"),
        "totalDocsExamined": NumberInt("1999999"),
        "executionStages": {
   
   
            "stage": "COLLSCAN",
            "filter": {
   
   
                "age": {
   
   
                    "$gt": 499021
                }
            },
            "nReturned": NumberInt("1500977"),
            "executionTimeMillisEstimate": NumberInt("4"),
            "works": NumberInt("2000001"),
            "advanced": NumberInt("1500977"),
            "needTime": NumberInt("499023"),
            "needYield": NumberInt("0"),
            "saveState": NumberInt("2000"),
            "restoreState": NumberInt("2000"),
            "isEOF": NumberInt("1"),
            "direction": "forward",
            "docsExamined": NumberInt("1999999")
        },
        "allPlansExecution": [ ]
    },
    "command": {
   
   
        "find": "users",
        "filter": {
   
   
            "age": {
   
   
                "$gt": 499021
            }
        },
        "$db": "test_three"
    },
    "serverInfo": {
   
   
        "host": "malongdeMBP.lan",
        "port": NumberInt("27017"),
        "version": "5.0.6",
        "gitVersion": "212a8dbb47f07427dae194a9c75baec1d81d9259"
    },
    "serverParameters": {
   
   
        "internalQueryFacetBufferSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS": NumberInt("0"),
        "internalQueryMaxAddToSetBytes": NumberInt("104857600"),
        "internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes": NumberInt("104857600")
    },
    "ok": 1
}

温馨提示

索引好用，但是切记复合索引是有顺序排列的，如果将查询字段顺序写错，是不会使用索引的哈！

mongo索引

前言

1.索引的优缺点

1.1 优点

1.2 缺点

1.3 最大范围：

2. 知识点

3.无法使用索引的操作

4. 索引类型

4.1 单键索引

4.2 复合索引

4.3 多键值索引

4.4 唯一索引

4.5 TTL索引

5. 索引操作

5.1 删除索引

5.2使用指定的索引

5.3 使用索引

5.3.1 查看现有索引

5.3.2 修改索引

5.3.3 产看索引占用的空间

6. explain() 函数，可以查看查询过程

7.例子

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4.2 复合索引

4.3 多键值索引

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4.5 TTL索引

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5.2使用指定的索引

5.3 使用索引

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