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MongoDB数据库中索引和explain的示例分析-创新互联

这篇文章主要介绍了MongoDB数据库中索引和explain的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

成都创新互联专注于网站建设，为客户提供网站制作、网站设计、网页设计开发服务，多年建网站服务经验，各类网站都可以开发，成都品牌网站建设，公司官网，公司展示网站，网站设计，建网站费用，建网站多少钱，价格优惠，收费合理。

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
backgroundboolean创建索引在后台运行，不会阻止其他对数据库操作
uniqueboolean创建唯一索引，文档的值不会重复
namestring索引名称，默认是：字段名_排序类型 开始排序
sparseboolean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<100000;i++) {
 db.test.insert({"user":"user"+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
COUNTSCANcount不使用Index进行count时的stage返回
COUNT_SCANcount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。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“MongoDB数据库中索引和explain的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!


当前题目：MongoDB数据库中索引和explain的示例分析-创新互联
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