怎么新建MySQL数据库

发布时间：2022-11-21 作者：admin
阅读：480
在这篇文章中，我们来学习一下“MongoDB使用索引的作用和操作是什么”的相关知识，下文有详细的讲解，易于大家学习和理解，有需要的朋友可以借鉴参考，下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。

   
 
  
  
    
 
 
 
  
   
mongodb 索引使用
 

作用
 

     
 
  • 索引通常能够极大的提高查询。
    •  
 
  • 索引是一种数据结构，他搜集一个集合中文档特定字段的值。
    •  
 
  • B-Tree索引来实现。
    •  

 

创建索引
  

db.collection.createIndex(keys, options)
  

keys
 

     
 
  • keys由文档字段和索引类型组成。如{"name":1}
    •  
 
  • key 表示字段 value 1,-1  1表示升序，-1降序
    •  

 

options
 

options 创建索引的选项。
 

 
  
  
 
   参数 
   类型 
   描述 
  
 
  
  
  
 
   background 
   boolean 
   创建索引在后台运行，不会阻止其他对数据库操作 
  
 
  
 
   unique 
   boolean 
   创建唯一索引，文档的值不会重复 
  
 
  
 
   name 
   string 
   索引名称，默认是：字段名_排序类型 开始排序 
  
 
  
 
   sparse 
   boolean 
   过滤掉null，不存在的字段 
  
 
  

 

查看索引
  

 db.collection.getIndexes()
   

 {
  "v" : 1,
  "key" : {
   "_id" : 1
  },
  "name" : "_id_",
  "ns" : "leyue.userdatas"
 },
 {
  "v" : 1,
  "key" : {
   "name" : 1 //索引字段
  },
  "name" : "name_1", //索引名称
  "ns" : "leyue.userdatas"
 }
  

删除索引
 

    db.collection.dropIndex(index) 删除指定的索引。
 

    db.collection.dropIndexes() 删除除了_id 以外的所有索引。
 

     
 
  • index 是字符串 表示按照索引名称 name 删除字段。
    •  
 
  • index 是{字段名称:1} 表示按照key 删除索引。
    •  

 

创建/查看/删除 示例
 

查看数据
  

  db.userdatas.find()
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e412"), "name" : "u3", "age" : 32 }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e411"), "name" : "u4", "age" : 30, "score" : [ 7, 4, 2, 0 ] }
{ "_id" : ObjectId("597fcc0f411f2b2fd30d0b3f"), "age" : 20, "score" : [ 7, 4, 2, 0, 10, 9, 8, 7 ], "name" : "lihao" }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e413"), "name" : "u2", "age" : 33, "wendang" : { "yw" : 80, "xw" : 90 } }
{ "_id" : ObjectId("5983f5c88eec53fbcd56a7ca"), "date" : ISODate("2017-08-04T04:19:20.693Z") }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e40e"), "name" : "u1", "age" : 26, "address" : "中国砀山" }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e40f"), "name" : "u1", "age" : 37, "score" : [ 10, 203, 12, 43, 56, 22 ] }
{ "_id" : ObjectId("597f357a09c84cf58880e410"), "name" : "u5", "age" : 78, "address" : "china beijing chaoyang" }
  

给字段name 创建索引
  

 // 创建索引
 db.userdatas.createIndex({"name":1})

 {
  "createdCollectionAutomatically" : false,
  "numIndexesBefore" : 1,
  "numIndexesAfter" : 2,
  "ok" : 1
 }


 // 查看索引
 db.userdatas.getIndexes()

 [
  {
   "v" : 1,
   "key" : {
    "_id" : 1
   },
   "name" : "_id_",
   "ns" : "leyue.userdatas"
  },
  {
   "v" : 1,
   "key" : {
    "name" : 1
   },
   "name" : "name_1",
   "ns" : "leyue.userdatas"
  }
 ]
  

给字段name 创建索引并命名为myindex
  

 db.userdatas.createIndex({"name":1})

 db.userdatas.createIndex({"name":1},{"name":"myindex"})

 db.userdatas.getIndexes()
 [
  {
   "v" : 1,
   "key" : {
    "_id" : 1
   },
   "name" : "_id_",
   "ns" : "leyue.userdatas"
  },
  {
   "v" : 1,
   "key" : {
    "name" : 1
   },
   "name" : "myindex",
   "ns" : "leyue.userdatas"
  }
 ]
  

给字段name 创建索引 创建的过程在后台执行
 

当mongodb 集合里面的数据过大时 创建索引很耗时，可以在放在后台运行。
  

 db.userdatas.dropIndex("myindex")

 db.userdatas.createIndex({"name":1},{"name":"myindex","background":true})
  

给age 字段创建唯一索引
  

 db.userdatas.createIndex({"age":-1},{"name":"ageIndex","unique":true,"sparse":true})

 db.userdatas.getIndexes()

[
 {
  "v" : 1,
  "key" : {
   "_id" : 1
  },
  "name" : "_id_",
  "ns" : "leyue.userdatas"
 },
 {
  "v" : 1,
  "key" : {
   "name" : 1
  },
  "name" : "myindex",
  "ns" : "leyue.userdatas",
  "background" : true
 },
 {
  "v" : 1,
  "unique" : true,
  "key" : {
   "age" : -1
  },
  "name" : "ageIndex",
  "ns" : "leyue.userdatas",
  "sparse" : true
 }
]

// 插入一个已存在的age
 db.userdatas.insert({ "name" : "u8", "age" : 32})


WriteResult({
 "nInserted" : 0,
 "writeError" : {
  "code" : 11000,
  "errmsg" : "E11000 duplicate key error index: leyue.userdatas.$ageIndex dup key: { : 32.0 }"
 }
})
  

创建复合索引
  

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

 db.userdatas.getIndexes()
[
 {
  "v" : 1,
  "key" : {
   "_id" : 1
  },
  "name" : "_id_",
  "ns" : "leyue.userdatas"
 },
 {
  "v" : 1,
  "key" : {
   "name" : 1,
   "age" : -1
  },
  "name" : "name_1_age_-1",
  "ns" : "leyue.userdatas"
 }
]
  

所有的字段都存在集合 system.indexes 中
  

db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.userdatas" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.scores" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.test" }
{ "v" : 1, "key" : { "user" : 1, "name" : 1 }, "name" : "myindex", "ns" : "leyue.test" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "leyue.mycapped" }
{ "v" : 1, "key" : { "user" : 1 }, "name" : "user_1", "ns" : "leyue.test" }
{ "v" : 1, "key" : { "name" : 1 }, "name" : "myindex", "ns" : "leyue.userdatas" }
  

索引总结
 

      1:创建索引时,1表示按升序存储,-1表示按降序存储。
 

      2:可以创建复合索引,如果想用到复合索引,必须在查询条件中包含复合索引中的前N个索引列
 

      3: 如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话,
 

            MongoDB可以智能的帮助我们调整该顺序,以便使复合索引可以为查询所用。
 

      4: 可以为内嵌文档创建索引,其规则和普通文档创建索引是一样的。
 

      5: 一次查询中只能使用一个索引,$or特殊,可以在每个分支条件上使用一个索引。
 

      6: $where,$exists不能使用索引,还有一些低效率的操作符,比如:$ne,$not,$nin等。
 

      7: 设计多个字段的索引时,应该尽量将用于精确匹配的字段放在索引的前面。
 

explain 使用
 

语法
  

 db.collection.explain().
  
  

explain() 可以设置参数 ：
 

     
 
  • queryPlanner。
    •  
 
  • executionStats。
    •  
 
  • allPlansExecution。
    •  

 

示例
  

for(var i=0;i

  

没有使用索引
  

 db.test.explain("executionStats").find({"user":"user200000"})
{
 "queryPlanner" : {
  "plannerVersion" : 1,
  "namespace" : "leyue.test",
  "indexFilterSet" : false,
  "parsedQuery" : {
   "user" : {
    "$eq" : "user200000"
   }
  },
  "winningPlan" : {
   "stage" : "COLLSCAN",
   "filter" : {
    "user" : {
     "$eq" : "user200000"
    }
   },
   "direction" : "forward"
  },
  "rejectedPlans" : [ ]
 },
 "executionStats" : {
  "executionSuccess" : true,
  "nReturned" : 2,
  "executionTimeMillis" : 326,
  "totalKeysExamined" : 0,
  "totalDocsExamined" : 1006497,
  "executionStages" : {
   "stage" : "COLLSCAN",
   "filter" : {
    "user" : {
     "$eq" : "user200000"
    }
   },
   "nReturned" : 2,
   "executionTimeMillisEstimate" : 270,
   "works" : 1006499,
   "advanced" : 2,
   "needTime" : 1006496,
   "needYield" : 0,
   "saveState" : 7863,
   "restoreState" : 7863,
   "isEOF" : 1,
   "invalidates" : 0,
   "direction" : "forward",
   "docsExamined" : 1006497
  }
 },
 "serverInfo" : {
  "host" : "lihaodeMacBook-Pro.local",
  "port" : 27017,
  "version" : "3.2.1",
  "gitVersion" : "a14d55980c2cdc565d4704a7e3ad37e4e535c1b2"
 },
 "ok" : 1
}
  

     
 
  •  executionStats.executionTimeMillis: query的整体查询时间。
    •  
 
  •  executionStats.nReturned : 查询返回的条目。
    •  
 
  •  executionStats.totalKeysExamined ： 索引扫描条目。
    •  
 
  •  executionStats.totalDocsExamined： 文档扫描条目。
    •  

 

executionTimeMillis = 326 query 执行时间
 

nReturned=2 返回两条数据
 

totalKeysExamined=0 没有用到索引
 

totalDocsExamined 全文档扫描
 

理想状态：
 

nReturned=totalKeysExamined & totalDocsExamined=0
 

Stage状态分析
 

 
  
  
 
   stage 
   描述 
  
 
  
  
  
 
   COLLSCAN 
   全表扫描 
  
 
  
 
   IXSCAN 
   扫描索引 
  
 
  
 
   FETCH 
   根据索引去检索指定document 
  
 
  
 
   SHARD_MERGE 
   将各个分片返回数据进行merge 
  
 
  
 
   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 
  
 
  
 
   SHARDING_FILTER 
   通过mongos对分片数据进行查询 
  
 
  
 
   COUNT 
   利用db.coll.explain().count()之类进行count运算 
  
 
  
 
   COUNTSCAN 
   count不使用Index进行count时的stage返回 
  
 
  
 
   COUNT_SCAN 
   count使用了Index进行count时的stage返回 
  
 
  
 
   SUBPLA 
   未使用到索引的$or查询的stage返回 
  
 
  
 
   TEXT 
   使用全文索引进行查询时候的stage返回 
  
 
  
 
   PROJECTION 
   限定返回字段时候stage的返回 
  
 
  

 

对于普通查询，我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引)：
 

       Fetch+IDHACK
 

       Fetch+ixscan
 

       Limit+（Fetch+ixscan）
 

       PROJECTION+ixscan
 

       SHARDING_FITER+ixscan
 

       COUNT_SCAN
 

不希望看到包含如下的stage：
 

COLLSCAN(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)
 

使用索引
  

  db.test.createIndex({"user":1},{"name":"myindex","background":true})

  db.test.explain("executionStats").find({"user":"user200000"})
{
  "queryPlanner" : {
    "plannerVersion" : 1,
    "namespace" : "leyue.test",
    "indexFilterSet" : false,
    "parsedQuery" : {
      "user" : {
        "$eq" : "user200000"
      }
    },
    "winningPlan" : {
      "stage" : "FETCH",
      "inputStage" : {
        "stage" : "IXSCAN",
        "keyPattern" : {
          "user" : 1
        },
        "indexName" : "myindex",
        "isMultiKey" : false,
        "isUnique" : false,
        "isSparse" : false,
        "isPartial" : false,
        "indexVersion" : 1,
        "direction" : "forward",
        "indexBounds" : {
          "user" : [
            "[\"user200000\", \"user200000\"]"
          ]
        }
      }
    },
    "rejectedPlans" : [ ]
  },
  "executionStats" : {
    "executionSuccess" : true,
    "nReturned" : 2,
    "executionTimeMillis" : 0,
    "totalKeysExamined" : 2,
    "totalDocsExamined" : 2,
    "executionStages" : {
      "stage" : "FETCH",
      "nReturned" : 2,
      "executionTimeMillisEstimate" : 0,
      "works" : 3,
      "advanced" : 2,
      "needTime" : 0,
      "needYield" : 0,
      "saveState" : 0,
      "restoreState" : 0,
      "isEOF" : 1,
      "invalidates" : 0,
      "docsExamined" : 2,
      "alreadyHasObj" : 0,
      "inputStage" : {
        "stage" : "IXSCAN",
        "nReturned" : 2,
        "executionTimeMillisEstimate" : 0,
        "works" : 3,
        "advanced" : 2,
        "needTime" : 0,
        "needYield" : 0,
        "saveState" : 0,
        "restoreState" : 0,
        "isEOF" : 1,
        "invalidates" : 0,
        "keyPattern" : {
          "user" : 1
        },
        "indexName" : "myindex",
        "isMultiKey" : false,
        "isUnique" : false,
        "isSparse" : false,
        "isPartial" : false,
        "indexVersion" : 1,
        "direction" : "forward",
        "indexBounds" : {
          "user" : [
            "[\"user200000\", \"user200000\"]"
          ]
        },
        "keysExamined" : 2,
        "dupsTested" : 0,
        "dupsDropped" : 0,
        "seenInvalidated" : 0
      }
    }
  },
  "serverInfo" : {
    "host" : "lihaodeMacBook-Pro.local",
    "port" : 27017,
    "version" : "3.2.1",
    "gitVersion" : "a14d55980c2cdc565d4704a7e3ad37e4e535c1b2"
  },
  "ok" : 1
}
  

executionTimeMillis: 0
 

totalKeysExamined: 2
 

totalDocsExamined:2
 

nReturned:2
 

stage:IXSCAN
 

使用索引和不使用差距很大，合理使用索引，一个集合适合做 4-5 个索引。
 

 

到此这篇关于“MongoDB使用索引的作用和操作是什么”的文章就介绍到这了,更多相关MongoDB使用索引的作用和操作是什么内容，欢迎关注群英网络，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！    

            

            

                
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                            MongoDB使用索引
            
        

    

    

                    
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                                    0668-2555 118

                            
域名空间 
                                 3004329145
                            

                            
                        

                    

                


                

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