mongodb AND查询遇到多个index时候可能会做交集——和复合索引不同

简介:

关于MongoDB中索引文档的一个问题?

 -

To illustrate index intersection, consider a collection orders that has the following indexes:


{ qty: 1 }
{ item: 1 }

MongoDB can use the intersection of the two indexes to support the following query:


db.orders.find( { item: "abc123", qty: { $gt: 15 } } )

上面是MongoDB的索引文档,说下面这个查询能交叉利用上面两个索引进行优化,可是根据我的理解,需要建立一个多重索引才行,如下:
{ qty: 1, item: 1 }

建立两个索引是建立两个独立的B+树,多重索引则是建立一颗B+树,如果两颗B+树是独立的,怎么才能交叉利用呢?

还有下面这个例子,也不知道如何才能混合利用起来?

Consider a collection orders with the following indexes:


{ qty: 1 }
{ status: 1, ord_date: -1 }

To fulfill the following query which specifies a condition on both the qty field and the status field, MongoDB can use the intersection of the two indexes:


db.orders.find( { qty: { $gt: 10 } , status: "A" } )

 

看问题似乎很神奇。。不过实际看过去也没啥变化。。


determine if MongoDB used index intersection, run explain(); the results of explain()will include either an AND_SORTED stage or an AND_HASH stage.



归并排序或hash 组合。 类似join的做法。

Stages are descriptive of the operation; e.g.

  • COLLSCAN for a collection scan
  • IXSCAN for scanning index keys
  • FETCH for retrieving documents
  • SHARD_MERGE for merging results from shards

Index Intersection

For an index intersection plan, the result will include either an AND_SORTED stage or an AND_HASH stage with an inputStages array that details the indexes; e.g.:

{
   "stage" : "AND_SORTED",
   "inputStages" : [ { "stage" : "IXSCAN", ... }, { "stage" : "IXSCAN", ... } ] } 

In previous versions of MongoDB, cursor.explain() returned the cursor field with the value of Complex Plan for index intersections.

 

转自:http://www.ihowandwhy.com/z/%E5%85%B3%E4%BA%8EMongoDB%E4%B8%AD%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%B8%AA%E9%97%AE%E9%A2%98%EF%BC%9F













本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6763736.html,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
NoSQL 测试技术 MongoDB
微服务——MongoDB实战演练——根据上级ID查询文章评论的分页列表
本节介绍如何根据上级ID查询文章评论的分页列表,主要包括以下内容:(1)在CommentRepository中新增`findByParentid`方法,用于按父ID查询子评论分页列表;(2)在CommentService中新增`findCommentListPageByParentid`方法,封装分页逻辑;(3)提供JUnit测试用例,验证功能正确性;(4)使用Compass插入测试数据并执行测试,展示查询结果。通过这些步骤,实现对评论的高效分页查询。
266 0
|
存储 NoSQL MongoDB
微服务——MongoDB常用命令——MongoDB索引知识概述
本文介绍MongoDB索引相关知识,包括其在查询中的重要作用。索引可避免全集合扫描,显著提升查询效率,尤其在处理海量数据时。通过B树数据结构存储字段值并排序,支持相等匹配、范围查询及排序操作。文中还提供了官方文档链接以供深入学习。
249 0
|
11月前
|
存储 JSON NoSQL
查询 MongoDB--SPL 轻量级多源混算实践 4
SPL 支持多种数据源连接,包括 MongoDB 等 NoSQL 数据库。通过外部库形式提供驱动,灵活扩展,可实现实时数据计算与混合分析。
|
存储 NoSQL MongoDB
微服务——MongoDB常用命令——MongoDB索引的类型
本节介绍了MongoDB中索引的几种类型及其特点。包括单字段索引,支持升序/降序排序,索引顺序对操作无影响;复合索引,字段顺序重要,可实现多级排序;地理空间索引,支持平面与球面几何查询;文本索引,用于字符串搜索并存储词根;哈希索引,基于字段值散列,适合等值匹配但不支持范围查询。
352 1
微服务——MongoDB常用命令——MongoDB索引的类型
|
存储 NoSQL 定位技术
MongoDB索引知识
MongoDB索引是提升查询性能的关键工具,通过构建特殊的数据结构(如B树)优化数据访问路径。无索引时,查询需全集合扫描,时间复杂度为O(n);使用索引后可降至O(log n),实现毫秒级响应。MongoDB支持多种索引类型:单字段索引适用于高频单字段查询;复合索引基于最左前缀原则优化多条件过滤和排序;专业索引包括地理空间索引(支持LBS服务)、文本索引(全文搜索)和哈希索引(分片键优化)。合理选择和优化索引类型,可显著提升数据库性能。建议使用explain()分析查询计划,并定期清理冗余索引。
|
SQL NoSQL Java
Java使用sql查询mongodb
通过MongoDB Atlas Data Lake或Apache Drill,可以在Java中使用SQL语法查询MongoDB数据。这两种方法都需要适当的配置和依赖库的支持。希望本文提供的示例和说明能够帮助开发者实现这一目标。
684 17
|
SQL NoSQL Java
Java使用sql查询mongodb
通过使用 MongoDB Connector for BI 和 JDBC,开发者可以在 Java 中使用 SQL 语法查询 MongoDB 数据库。这种方法对于熟悉 SQL 的团队非常有帮助,能够快速实现对 MongoDB 数据的操作。同时,也需要注意到这种方法的性能和功能限制,根据具体应用场景进行选择和优化。
674 9
|
存储 NoSQL 关系型数据库
MongoDB索引知识
MongoDB索引知识
175 1
MongoDB索引知识
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 索引限制
10月更文挑战第22天
329 2
|
NoSQL MongoDB 索引
MongoDB 高级索引
10月更文挑战第22天
176 2

推荐镜像

更多