写给MongoDB开发者的50条建议Tip25

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介:

本系列文章翻译自《50 Tips and Tricks for MongoDB Developers》,暂时没有找到中文版,反正自己最近也在深入学习mongodb,所以正好拿来翻译一下。一方面加强自己学习的效果,另一方面让大家也一起来体验一下需要我们这些mongodb使用者需要注意的地方。

首先声明自己的英文水平不是太高,加之有些英文翻译成中文也找不到合适的词来表达,所以在文章中可能会出现英文原词,或者说有些地方的翻译会有些生 硬,也就是说会出现直译的地方。翻译该书的主要目的是为大家学习探讨用的,如果有翻译不精准的地方,或者说有更加精准的翻译,还请大家指出,我会及时的更正的,在此先谢过各位了。

Tip#25.Use compound indexes to make multiple queries fast

使用复合索引加速查询

如果有可能的话,创建能被多个查询使用的复合索引。也不总是有可能,但是如果你的多个查询都是相似的条件,还是很必要的。

任何查询,主要匹配了索引的前缀,就可以使用该索引。因此,你建立的索引应该是包含被多个查询共享的,最大数量的条件。

假设你的应用会执行下面的查询。

 

 
  1. collection.find({"x":criteria,"y":criteria,"z":criteria}) 
  2.  
  3. collection.find({"z":criteria,"y":criteria,"w":criteria}) 
  4.  
  5. collection.find({"y":criteria,"w":criteria}) 

 

如你所见,y是唯一一个所有查询都用到的字段,因此y字段是一个很好的候选者。z字段在前两个查询中出现,w字段在后两个查询中出现,两者之一将会作为下一个候选者。

我们想要尽可能的命中建立的索引。如果可以确定第一个查询很重要,或者比其他两个频繁,我们建立的索引就要倾向第一个查询。假设第一个查询的执行次数是其他两个的上千倍,我们就可以建立下面的索引。

 

 
  1. collection.ensureIndex({"y":1,"z":1,"x":1}) 

第一个查询得到了很高的优化,另外两个的部分查询可以使用这个索引。

如果所有的查询运行次数均等,可以建立下面的索引。

 

 
  1. collection.ensureIndex({"y":1,"w":1,"z":1}) 

因为条件中都包含有y,因此三个查询都可以使用这个索引,后面两个可以使用w,中间的可以完全的是偶那个这个索引。

你可以通过下面的命令查看一个查询的索引使用情况。

 

 
  1. collection.find(criteria).explain()
    本文转自 virusswb 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/virusswb/817324,如需转载请自行联系原作者
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