MongoDB 索引

本文主要介绍了 MongoDB 的索引

默认利用btree来创建索引

1 相关操作

查看查询计划

db.stu.find(query).explain()
"cursor" : "BasicCursor",   --- 说明索引没有发挥作用
"nscannedObjects" : 1000,    --- 理论上要扫描多少行
"cursor" : "BtreeCursor sn_1",  -- 用到了btree索引

查看当前索引

db.student.getIndexes();

创建索引

db.student.ensureIndex({name:-1}) -- 降序创建索引

删除索引

db.student.dropIndex({name: -1}) -- 删除单个索引

db.student.dropIndexes();  -- 删除所有索引

2 多列创建索引

db.student.ensureIndex({sn:1, name:1})

上述创建的索引会把两个列的值绑定成一个整体来看

3 子文档索引

查询子文档：

db.shop.find({'spc.area': 'taiwan'}, {_id: 0})

给子文档添加文档：

db.shop.ensureIndex({'spc.area': 1});

4 索引性质

创建唯一索引：

db.teacher.ensureIndex({email:1},{unique: true})

创建稀疏索引：

db.teacher.ensureIndex({email: 1}, {sparse: true})

> db.teacher.find()
{ "_id" : ObjectId("5678c99fff917ea632e5a6ca"), "email" : "a@gmail.com" }
{ "_id" : ObjectId("5678c9a3ff917ea632e5a6cb"), "email" : "b@gmail.com" }
{ "_id" : ObjectId("5678ca14ff917ea632e5a6cd"), "email" : "c@gmail.com" }
{ "_id" : ObjectId("5678ca5fff917ea632e5a6cf") }

在上述 teacher 表中，最后一行没有 email 列，如果为 teacher 表分别加上普通索引和稀疏索引，对于最后一行的 email 字段来说，普通索引将其当做 null， 稀疏索引会忽略最后一行。根据条件

{email: nulll}

来查询的话，普通索引能查到，而稀疏索引查不到。

创建哈希索引：

db.teacher.ensureIndex({email: 1}, {sparse: true})

5 重建索引

一个表如果经过很多次修改后，导致表的文件产生空洞，索引文件也是可以通过索引的重建来提高索引的效率，这类似MySQL中的

optimize tbale

。

减少索引文件碎片

db.collections.reindex()