八天学会MongoDB：第四天 索引操作

今天分享下MongoDB中关于索引的基本操作，我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化，而程序的操作无非就是CURD，通常我们又会花费50%的时间在R上面，因为Read操作对用户来说是非常敏感的，处理不好就会被人唾弃。

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　　从算法上来说有5种经典的查找，具体的可以参见我的算法速成系列，这其中就包括我们今天所说的“索引查找”，如果大家对sqlserver比较了解的话，相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧。

　　我们首先插入10w数据，上图说话：



　　一：性能分析函数(explain)

　　好了，数据已经插入成功，既然我们要做分析，肯定要有分析的工具，幸好MongoDB中给我们提供了一个关键字叫做“explain"，那么怎么用呢?还是看图，注意，这里的name字段没有建立任何索引，这里我就查询一个“name10000”的姓名。



　　仔细看红色区域，有几个我们关心的key。

　　cursor: 这里出现的是”BasicCursor",什么意思呢，就是说这里的查找采用的是“表扫描”，也就是顺序查找，很悲催啊。

　　nscanned: 这里是10w，也就是说数据库浏览了10w个文档，很恐怖吧，这样玩的话让人受不了啊。

　　n: 这里是1，也就是最终返回了1个文档。

　　millis: 这个就是我们最最最....关心的东西，总共耗时114毫秒。

　　二：建立索引(ensureIndex)

　　在10w条这么简单的集合中查找一个文档要114毫秒有一点点让人不能接收，好，那么我们该如何优化呢?MongoDB中给我们带来了索引查找，看看能不能让我们的查询一飞冲天.....



　　这里我们使用了ensureIndex在name上建立了索引。”1“：表示按照name进行升序，”-1“：表示按照name进行降序。

　　我的神啊，再来看看这些敏感信息。

　　cursor: 这里出现的是”BtreeCursor"，这么牛X，MongoDB采用B树的结构来存放索引，索引名为后面的“name_1"。

　　nscanned: 我擦，数据库只浏览了一个文档就OK了。

　　n: 直接定位返回。

　　millis: 看看这个时间真的不敢相信，秒秒杀。

　　通过这个例子相信大家对索引也有了感官方面的认识了吧。

　　三：唯一索引

　　和sqlserver一样都可以建立唯一索引，重复的键值自然就不能插入，在MongoDB中的使用方法是：

　　db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})。



　　四：组合索引

　　有时候我们的查询不是单条件的，可能是多条件，比如查找出生在‘1989-3-2’名字叫‘jack’的同学，那么我们可以建立“姓名”和"生日“的联合索引来加速查询。



　　看到上图，大家或者也知道name跟birthday的不同，建立的索引也不同，升序和降序的顺序不同都会产生不同的索引，那么我们可以用getindexes来查看下person集合中到底生成了那些索引。

　　此时我们肯定很好奇，到底查询优化器会使用哪个查询作为操作，呵呵，还是看看效果图：



　　看完上图我们要相信查询优



化器，它给我们做出的选择往往是最优的，因为我们做查询时，查询优化器会使用我们建立的这些索引来创建查询方案，如果某一个先执行完则其他查询方案被close掉，这种方案会被MongoDB保存起来，当然如果非要用自己指定的查询方案，这也是可以的，在MongoDB中给我们提供了hint方法让我们可以暴力执行。



　　五： 删除索引

　　可能随着业务需求的变化，原先建立的索引可能没有存在的必要了，可能有的人想说没必要就没必要呗，但是请记住，索引会降低CUD这三种操作的性能，因为这玩意需要实时维护，所以啥问题都要综合考虑一下，这里就把刚才建立的索引清空掉来演示一下:dropIndexes的使用。