索引 #

• 索引就相当于字典中的目录(拼音/偏旁部首手) 有了目录我们就能通过目录快速的找到想要的结果.
• 但是如果没有目录(拼音/偏旁部首手), 没有索引 那么如果想要查找某条数据就必须从前往后一条一条的查找
• 所以索引就是用于提升数据的查询速度的

• MongoDB和MySQL一样，默认情况下会给主键自动创建索引

获取索引 #

db.person.getIndexes()

创建索引 #

db.<collection>.createIndex({<field>:<1 or -1>, ...}, <options>)

<keys> : 指定创建索引的字段

<options>: 索引的额外配置

查看当前查询操作有没有使用索引 #

db.person.explain().find({age:18})

db.<collection>.explain().<method()>

winningPlan->stage->COLLSCAN->遍历整个集合查询

winningPlan->stage->IXSCAN-> 通过索引查询

winningPlan->stage->FETCH-> 根据索引存储的地址取出对应文档

技巧：我们查询的结果仅仅是索引的内容，那么查询的效率会更高， 不会根据索引去取出对应文档的地址，会直接将索引返回回来

复合索引 #

和MySQL一样MongoDB也支持复合索引

db.person.createIndex({name:1}) //如果只指定了一个字段，那么就是单值索引 db.person.createIndex({name:1,age:-1}) // 如果创建索引的时候制定了多个字段，那么就是复合索引

使用复合索引 #

• 如果创建的是复合索引，那么在使用的时候，只支持前缀查询

例如：复合索引是A,B,C

1. 如果使用A,B,C来查询，就会使用索引来查询
2. 如果使用A,B来查询，会使用索引
3. 如果使用A来查询，会使用索引
4. 使用B来查询，不会使用索引
5. 使用B,C查询，不会使用索引
6. 使用C查询，不会使用索引

db.person.explain().find({name:'bs',age:20})

多键索引 #

db.person.insert([
{name:'as', age:18, tags:['ahtml', 'bcss']},
{name:'bs', age:17, tags:['cjs', 'enode']},
{name:'cs', age:19, tags:[ 'dvue', 'freact']},
])

多键索引是专门针对数组字段的，会给每个数组字段创建一个索引

db.person.createIndex({tags:1})

创建完数组索引的存储在内存的样子：

ahtml:{name:'as', age:18, tags:['ahtml', 'bcss']}
bcss:{name:'as', age:18, tags:['ahtml', 'bcss']}
cjs:{name:'bs', age:17, tags:['cjs', 'enode']}
enode:{name:'bs', age:17, tags:['cjs', 'enode']}
...

索引对排序的影响 #

如果排序字段是索引字段，会大大提升排序的效率

db.person.insert([
{name:'cs', age:19},
{name:'as', age:18},
{name:'bs', age:17}
])

没有索引：在执行的时候再去排序，然后再输出

db.person.explain().find().sort({age:1})

存在索引：在执行的时候不再去排序,直接获取索引对应的值，直接输出

db.person.createIndex({age:1})

db.person.explain().find().sort({age:1})

唯一索引 #

默认情况下MongoDB和MySQL一样，都会自动为主键创建索引 除了主键可以作为唯一索引以外, 只要某个字段的取值是唯一的, 我们也可以手动给这个字段添加唯一索引

格式: db.<collection>.createIndex({<field>:<1 or -1>, ...}, {unique:true}})

db.person.createIndex({age:1},{unique:true})

age字段添加了唯一索引，这个字段的取值就不能重复

如果给某个字段添加了唯一索引，那么如果在新增其他数据的时候，没有唯一索引的字段，第一次可以添加成功， 会利用null自动填充

db.person.insert({name:'abs'}) 上面的创建成功 db.person.insert({name:'abc'})

创建失败，已经有一条age为null值的数据，因为创建的的是唯一索引，所以不能在创建一个age为null的数据

如果是给复合索引添加了唯一性，那么复合索引的组合不能重复，否则就不能添加

db.person.createIndex({name:1,age:-1},{unique:true})

db.person.insert({name:'as',age:18})

如果已经存在在库内，直接报错添加失败

索引的稀疏性 #

默认情况下MongoDB会给每一个文档都创建索引, 哪怕这个文档中没有指定索引的字段或者字段的取值是Null 但是这样大大增加了索引的体积, 所以为了进一步优化索引占用的存储空间, 我们可以创建稀疏索引 也就是只会为存在索引字段,并且索引字段取值不是null的文档创建索引

格式: db.<collection>.createIndex({<field>:<1 or -1>, ...}, {sparse:true}})

db.person.insert([
{name:'cs', age:19},
{name:'as', age:18},
{name:'bs', age:17}
])

db.person.createIndex({age:1},{unique:true})

db.person.insert({name:'test'}) // 添加成功

db.person.insert({name；'test'}) // 添加失败，因为age唯一性

• 若索引具备了唯一性和稀疏性，那么就可以多次添加缺失了索引字段的文档了
• 如果索引具备了稀疏性，那么就不会为缺失了索引字段或者索引字段取值是NULL的文档创建索引了，所以就不会冲突了

db.person.createIndex({age:1},{unique:true,sparse:true})

db.person.insert({name:'test'}) // 添加成功

db.person.insert({name:'test'}) // 添加成功

索引生存时间 #

针对日期字段或者包含日期的数组字段, 我们可以在创建索引的时候, 指定索引的生存时间, 一旦索引超过了指定的生存时间, 那么MongoDB会自动删除超过生存时间的文档

格式: db.<collection>.createIndex({<field>:<1 or -1>, ...}, {expireAfterSeconds:second}})

db.person.createIndex({addTime:1},{expireAfterSeconds:5}) // 当前索引生存5s

db.person.insert({name:'zs',addTime:new Date()}) // 超过5s自动删除当前的文档

删除索引 #

db.<collection>.dropIndex(<IndexName | IndexDefine>)

在mongoDB中没有删除索引的，如果需要修改索引，需要手动删除索引再添加新的索引

db.person.createIndex({name:1})

删除的第一种方式 #

使用db.person.getIndexes()拿到索引的name来删除

db.person.dropIndex('name_1')

第二种方式 #

使用添加索引的方式删除索引

db.person.dropIndex({name:1})

• 如果是复合索引，必须和创建的时候一模一样才能删除成功索引

db.person.createIndex({name:1,age:-1})

db.person.dropIndex({name:1}) // 报错
db.person.dropIndex({age:-1}) // 报错
db.person.dropIndex({age:-1, name:1}) // 报错
db.person.dropIndex({name:1, age:-1}) // 不会报错