现在我们就开始实操 mongodb 的索引吧
数据准备
向 mydoc 集合中，插入多条数据，mydoc 之前是没有存在过的，我们直接使用 db.mydoc.insertMany() ，mongodb 会默认给我们新建这个集合
db.mydoc.insertMany([ { item:"canvas", qty:120, size:{ h:28, w:35.5, uom:"cm" }, status:"A", createDate:ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") }, { item:"journal", qty:25, tags:[ {tag:"gray", type:"paper"}, {tag:"red", type:"electron"} ], size:{ h:14, w:21, uom:"cm" }, status:"A", createDate:ISODate("2016-02-07T20:20:13Z") }, { item:"notebook", qty:50, tags:[ {tag:"yellow", type:"paper"}, {tag:"green", type:"electron"}], size:{ h:8.5, w:11, uom:"in" }, status:"P", createDate:ISODate("2016-02-08T20:20:13Z")}, { item:"paper", qty:100, tags:[{tag:"yellow", type:"paper"}, {tag:"brown", type:"electron"}], size:{ h:8.5, w:11, uom:"in" }, status:"D", createDate:ISODate("2016-02-09T20:20:13Z") }, { item:"planner", qty:75, tags:[{tag:"yellow", type:"paper"}, {tag:"green", type:"electron"}], size:{ h:22.85, w:30, uom:"cm" }, status:"D", createDate:ISODate("2016-02-10T20:20:13Z") }, { item:"postcard", qty:45, tags:[{tag:"black", type:"paper"}, {tag:"green", type:"electron"}], size:{ h:10, w:15.25, uom:"cm" }, status:"P", createDate:ISODate("2016-02-11T20:20:13Z") }, { item:"sketchbook", qty:80, status:"A", createDate:ISODate("2016-02-12T20:20:13Z") } ]);
插入成功
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TDo1XsE1-1666421507047)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e46cc2257add459bae58500e191532d6~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
单字段索引
使用单字段索引，根据物品名称查询物品
db.mydoc.createIndex({item:1})
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XnnKzgx4-1666421507049)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c7a9a4340b1d4c679e083597c3ae001c~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
使用 db.mydoc.getIndexes() 查看所有索引，可以查看到刚才我们创建的索引 item_1 ， 其中 _id_ 是默认索引
> db.mydoc.getIndexes() [ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "mytest.mydoc" }, { "v" : 2, "key" : { "item" : 1 }, "name" : "item_1", "ns" : "mytest.mydoc" } ] >
我们来查询一下数据，看看是否命中索引
> db.mydoc.find().sort({item:1}).explain()
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ddNWFlcP-1666421507051)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/564ec94025f6481a85c6476d937fb74c~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
通过上图我们可以看到，已经命中索引，并且索引范围是 [MinKey, MaxKey]，如果我们查询的时候，sort 里面排序为倒序（-1），那么此处的索引范围就是到过来的 [MaxKey, MinKey] ，感兴趣的 xdm 可以尝试一下
尝试不加 sort
如果我们直接 db.mydoc.find().explain() 是不会命中索引的，，mongodb 会默认走 全文索引
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-U7ozRDoT-1666421507055)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0a929364ae5043cd8b5bee14c3e328c9~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
复合索引
索引的顺序跟查询排序相关联
创建复合索引，status 字段 做升序，qty 字段做降序
db.mydoc.createIndex({status:1, qty:-1})
我们创建的索引一升一降，查询排序的模式必须与索引键的模式匹配或逆向，也就是说，我们查询的时候，
可以是 {status:-1, qty:1} 也可以是{status:1, qty:-1} ，
但是不能 {status:-1, qty:-1} 也不能 {status:1, qty:1}
因为这样的查询顺序是和我们的索引矛盾的，这两种模式是不能被命中索引的
TLL 索引
数据准备
新建一个 日志集合，插入多条数据，带上最后修改的时间
db.eventlog.insert( [ {system:"trade", lastModifiedDate:ISODate("2017-11-12T20:20:13Z"), context:"NullPointException, "}, {system:"goods", lastModifiedDate:ISODate("2017-11-15T20:21:13Z"), context:"NullPointException, "}, {system:"mongodb", lastModifiedDate:ISODate("2017-11-16T20:22:13Z"), context:"2019-11-12 18:18:52.426 [main] DEBUG org.mongodb.driver.connection - Closing connection connectionId{localValue:2, serverValue:2409}"} ] )
执行结果
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KM4AE83z-1666421507059)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/73813b2160bf43e1b7f218cdbbf8dcbf~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
查询一下 eventlog
> db.eventlog.find() { "_id" : ObjectId("615eb334631f5c41fb6c6c16"), "system" : "trade", "lastModifiedDate" : ISODate("2017-11-12T20:20:13Z"), "context" : "NullPointException, " } { "_id" : ObjectId("615eb334631f5c41fb6c6c17"), "system" : "goods", "lastModifiedDate" : ISODate("2017-11-15T20:21:13Z"), "context" : "NullPointException, " } { "_id" : ObjectId("615eb334631f5c41fb6c6c18"), "system" : "mongodb", "lastModifiedDate" : ISODate("2017-11-16T20:22:13Z"), "context" : "2019-11-12 18:18:52.426 [main] DEBUG org.mongodb.driver.connection - Closing connection connectionId{localValue:2, serverValue:2409}" }
创建一个 TLL 索引
创建索引的字段是日期或者是日期数组，不是这种类型的字段，是不会删除文档的
设置 30秒 后过期，会话、日志，会话过期后会删除集合
> db.eventlog.createIndex({"lastModifiedDate":1}, {expireAfterSeconds:30})
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iGW3qnzG-1666421507066)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c68f571c96534fbeac884233be44234f~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
30 s 之后，我们再来查询一下数据
db.eventlog.find()
果然是查询不到结果的，文档数据被删除掉了，索引还会在吗？
> db.eventlog.getIndexes()
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MO87BCRc-1666421507067)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f76c271f701b49889120a2265e6a0312~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
hash 索引
数据准备
插入一些数据
db.mydoc.drop() // 清空表 db.mydoc.insertMany([ { item:"canvas", qty:120, size:{ h:28, w:35.5, uom:"cm" }, status:"A", createDate:ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") }, { item:"journal", qty:25, tags:[ {tag:"gray", type:"paper"}, {tag:"red", type:"electron"} ], size:{ h:14, w:21, uom:"cm" }, status:"A", createDate:ISODate("2016-02-07T20:20:13Z") }, { item:"notebook", qty:50, tags:[ {tag:"yellow", type:"paper"}, {tag:"green", type:"electron"}], size:{ h:8.5, w:11, uom:"in" }, status:"P", createDate:ISODate("2016-02-08T20:20:13Z")}, { item:"paper", qty:100, tags:[{tag:"yellow", type:"paper"}, {tag:"brown", type:"electron"}], size:{ h:8.5, w:11, uom:"in" }, status:"D", createDate:ISODate("2016-02-09T20:20:13Z") }, { item:"planner", qty:75, tags:[{tag:"yellow", type:"paper"}, {tag:"green", type:"electron"}], size:{ h:22.85, w:30, uom:"cm" }, status:"D", createDate:ISODate("2016-02-10T20:20:13Z") }, { item:"postcard", qty:45, tags:[{tag:"black", type:"paper"}, {tag:"green", type:"electron"}], size:{ h:10, w:15.25, uom:"cm" }, status:"P", createDate:ISODate("2016-02-11T20:20:13Z") }, { item:"sketchbook", qty:80, status:"A", createDate:ISODate("2016-02-12T20:20:13Z") } ]);
创建 hash 索引
> db.mydoc.createIndex({item:"hashed"}) { "createdCollectionAutomatically" : false, "numIndexesBefore" : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 }
查看 hash 索引是否命中
> db.mydoc.find({item:"paper"}).explain()
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8Z4iuWrd-1666421507070)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0921ebfa0e1a485895e4e8f7e7bcee47~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
图中可以看出， IXSCAN 表示为已经命中 hash 索引
空间索引
有 二维索引 和 球体索引 ，官网上可以看这里
https://docs.mongodb.com/manual/core/2dsphere/
我们来实践一下 球体索引
球体空间索引，2dsphere。
支持类似地球球体上的位置，可以存放 GeoJSON 、传统坐标类型的数据。
GeoJSON数据
需要使用嵌入式文档存放，coordinates 指定坐标位置，type 指定坐标类型
Type 有如下 3 种形式
- point
例如可以这样写：location: { type: "Point", coordinates: [-33.856077, 30.848447] }
- lineString
例如可以这样写：location: { type: "LineString", coordinates: [ [ 40, 5 ], [ 41, 6 ] ] }
- polygon
例如可以这样写：`location: { type: “Polygon”,
coordinates: [ [ [ 0 , 0 ] , [ 3 , 6 ] , [ 6 , 1 ] , [ 0 , 0 ] ] ]
}`
传统坐标数据
一个字段即可指定坐标位置。
GeoJSON数据 和 传统坐标数据 两种类型数据，经纬度的存储方式必须是 [经度,纬度] 的数组形式
开始实践，数据准备
在 places 集合中插入 2个文档数据
db.places.insert([ { loc:{ type:"Point", coordinates:[ -73.97, 40.77 ] }, name:"Central Park", category:"Parks" }, { loc:{ type:"Point", coordinates:[ -73.88, 40.78 ] }, name:"La Guardia Airport", category:"Airport" } ]);
创建球体空间索引
db.places.createIndex( { loc:"2dsphere" } )
查看索引
> db.places.getIndexes()
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Sgtp7QdE-1666421507071)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2b41229253dc42b28aa338169150f511~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
创建空间索引的复合索引
以 category 降序，name 升序
db.places.createIndex( { loc:"2dsphere" , category:-1, name:1 } )
查看索引可以看到
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5KaqBOk7-1666421507073)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/66b33f41d870443fb4decfd6b1138628~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hX6Fkvtc-1666421507074)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/32ff4dd3a719414e983b833bed355495~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]
好了，本次就到这里
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