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学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)

2017-07-09 10:54 405 查看

一、简单介绍

我们上一篇介绍了索引基本操作,通过db.collection.createIndex(keys, options)语法创建索引,我们继续介绍地理空间索引、索引的限制,使我们在MongoDB时能提高查询效率。

索引的语法:

db.collection.createIndex(keys,options)



options 參数说明





二.地理空间索引

我们生活上用到地理位置越多越多。所以存储经纬度就多了,查地理位置就多了,为了提高在MongoDB查询效率,我们建立地理空间索引。

1.创建地理空间索引

语法:

db.collection.createIndex({ <location field> : "2d" ,
<additionalfield> : <value> } ,
{<index-specification options> } )


index-specification參数说明:

{ min : <lower bound> , max :<upper bound> }

我们常常创建经纬度的格式有几种,比如:location:[ 50, 40 ]、location :{ lng :50 ,lat : 40}

> db.places.find()
{ "_id" :ObjectId("55ad0df063ea39b3057bdeef"), "onumber" : 1,"date" : "2015-07
-01", "cname" :"zcy", "location" : [ -10, 100 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e0463ea39b3057bdef0"), "onumber" : 2,"date" : "2015-07
-02", "cname" :"zcy", "location" : [ 10, 60 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e1663ea39b3057bdef1"), "onumber" : 3,"date" : "2015-07
-03", "cname" :"zcy", "location" : [ 100, 150 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e2463ea39b3057bdef2"), "onumber" : 4,"date" : "2015-07
-04", "cname" : "zcy","location" : [ 150, 200 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e3263ea39b3057bdef3"), "onumber" : 5,"date" : "2015-07
-05", "cname" :"zcy", "location" : [ -100, 100 ] }


样例:

>db.places.createIndex({location:"2d"})




地理空间索引默认值的范围为-180到180,假设值已经存在超过了200时,就会建索引失败:

"errmsg" : "point not in interval of [ -180, 180 ] ::caused by :: { _id: ObjectId('55ad07bc63ea39b3057bdeed'),onumber: 5.0, date: \"2015-07-05\", cnam

e: \"zcy\", location: [ 100.0,200.0 ] }", "code" : 13027



我们能够建立一个二维地理空间索引的位置范围以外的默认。创建索引时使用最小和最大选项。

语法:

db.collection.createIndex( {<location field> : "2d" } ,
{min : <lower bound> , max : <upper bound> } )


样例:

>db.places.createIndex({location:"2d"},{min:-200,max:200})


地理空间索引默认值的范围为-200到200

2.查询平面上的点

我们能够使用$near或者geoNear Command查询。能够使用limit()函数,若不指定,默认是返回100条文档。

(1) 精确的查询

样例:

> db.places.find({location:[60,100]})




我们查询经纬度为[60,100]

(2) $near查询

我们须要查询范围内的经纬度有哪些

语法:

db.collection.find( {<location field> :
{$near : [ <x> , <y> ]
} } )


样例:

> db.places.find({location:{$near:[100,200]}})




我们查询目标点[100,200]距离近期的100个点。然后是按最接近的排序

(3)geoNearCommand查询

geoNear Command查询根db.collection.find()查询相似

语法:

db.runCommand( { geoNear:<collection>, near: [ <x> , <y> ] } )


样例:

> db.runCommand( {geoNear:"places", near: [ -100,100] } )
{
"results" :[
{
"dis" : 0,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("55ad0e3263ea39b3057bdef3"),
"onumber" : 5,
"date" : "2015-07-05",
"cname" : "zcy",
"location" : [
-100,
100
]
}
},
{
"dis" : 90,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("55ad0df063ea39b3057bdeef"),
"onumber" : 1,
"date" : "2015-07-01",
"cname" : "zcy",
"location" : [
-10,
100
]
}
},
{
"dis" : 117.04699910719626,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("55ad0e0463ea39b3057bdef0"),
"onumber" : 2,
"date" : "2015-07-02",
"cname" : "zcy",
"location" : [
10,
60
]
}
},
{
"dis" : 206.15528128088303,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("55ad0e1663ea39b3057bdef1"),
"onumber" : 3,
"date" : "2015-07-03",
"cname" : "zcy",
"location" : [
100,
150
]
}
},
{
"dis" : 269.2582403567252,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("55ad0e2463ea39b3057bdef2"),
"onumber" : 4,
"date" : "2015-07-04",
"cname" : "zcy",
"location" : [
150,
200
]
}
}
],
"stats" : {
"nscanned" : NumberLong(5),
"objectsLoaded" : NumberLong(5),
"avgDistance" : 136.4921041489609,
"maxDistance" : 269.2582403567252,
"time" : 52
},
"ok" : 1
}


4.查询曲面上定义的点

(1)$box

(2)$polygon

( 3)$center(defines a circle)

这边就不做详细介绍了,能够到官方文档查看:http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/query-a-2d-index/



三.索引的限制

我们第二章介绍索引的基本创建,我们如今创建索引时加上限制条件,比方唯一索引等

1. 唯一索引

对字段设置唯一索引时。能够保证字段都是唯一性

语法:

db.collection.createIndex({field1:boolean, field2:boolean },{unique: true})


(1)新建唯一索引

样例:

> db.orders.createIndex({onumber:1},{unique:true})


我们创建了onumber为唯一索引

当我们插入同样的onumber时。会新增失败



说明:我们在新建字段为唯一索引时。相应的字段不存在,索引会将其作为null存储,假设对文档新增第一条时,没保存字段相应的值时,会以null保存,第二条还是对指定字段相应的值,新增数据时,之前已经存在null。所以会导致新增失败。

(2)对文档中已经存在的同样的字段新建唯一索引

我们文档中已经有数据时。我们新建唯一索引

样例:

>db.orders.createIndex({onumber:1},{unique:true})





我们集合中的onumber字段值已经有反复,所以会导致创建唯一性索引失败

唯一索引不可以创建在具有反复值的键上,假设你一定要在这种键上创建,使用dropDups參数,系统对反复值的键上仅仅保留第一条记录,剩下的记录会被删除

样例:

>db.orders.createIndex({onumber:1},{unique:true,dropDups:true})


2. 索引的名称

我们之前在创建索引时,没指定索引名称,MongoDB会生成一个默认的索引名称,我们能够通过name參数来指定我们新建索引的名称

语法:

db.collection.createIndex({field1:boolean,field2:boolean },{name: "index_name"})


样例:

>db.orders.createIndex({onumber:1},{name:"index_onumber"})



我们onumber字段新建一个索引名称为index_onumber的索引

3. 后台方式创建索引

background 在创建索引时,会堵塞MongoDB其他操作,比方查询MongoDB时,background为trues时可指定以后台方式创建索引,默认值时false

语法:

db.collection.createIndex({{field1:boolean,field2:boolean }} },{background: true})


样例:

> db.orders.createIndex({cname:1},{background:true}<span style="font-size:18px;">)</span>


4. 稀疏索引

sparse:稀疏索引仅仅包括有索引字段的文档。即使索引字段包括空值,指数跳过缺少索引字段。

索引是“稀疏的”。由于它不包括集合的全部文档。与之相反。非稀疏索引中包括一个集合中的全部文档。这些文档中不包括索引字段的空值。

类似于$exists用来推断一个field是否存在

语法

db.collection.createIndex({{field1:boolean,field2:boolean }} },{ sparse: true})


样例:

>db.orders.createIndex({onumber:1},{sparse:true})



我们查询时。onumber为null为4条记录。我们以onumber为nul做为查询条件时。没使用到索引。

而我们以onumber为1作为查询条件时。有使用到索引。



稀疏索引仅仅包括有索引字段的文档。即使索引字段包括空值,指数跳过缺少索引字段

四、索引的信息

1. 强制索引

我们在对MongoDB查询时。能够使用hint强制用某个索引

语法:

db. collection.find().hint(“index_name”)


样例:

>db.orders.find({onumber:1}).hint("onumber_1")


我们强制使用onumber 字段索引名称为onumber_1的索引

MongoDB的查询优化器很智能,会替你选择该用哪个索引,多数情况下不须要指定的。

2. 运行计划

MongoDB 提供了一个 explain 命令让我们获知系统怎样处理查询请求。利用 explain 命令,我们能够非常好地观察系统怎样使用索引来加快检索,同一时候能够针对性优化索引。

>db.orders.find({onumber:1}).hint("onumber_1").explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor onumber_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 77,
"indexBounds" : {
"onumber" : [
[
1,
1
]
]
},
"server" : "zhengcy-PC:27017",
"filterSet" : false
}


对一些比較重要的參数说明:

1) n:当前查询返回的文档数量。

2)millis:当前查询所需时间。毫秒数。

3)indexBounds:当前查询详细使用的索引。

4)nscanned:扫描document的行数。

5)cursor:返回游标类型(BasicCursor和BtreeCursor),我们这边使用BtreeCursor类型。

6)nscannedObjects:被扫描的文档数量。

7)scanAndOrder:是否在内存中排序。
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