MongoDB系列6：MongoDB索引的介绍

邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！本文是第6篇，主要讲述MongoDB索引的介绍的使用和配置的实战经验，非常值得一看。
前面系列文章：MongoDB安全实战之Kerberos认证MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具MongoDB安全实战之审计MongoDB安全实战之SSL协议加密MongoDB安全实战之网络安全加固
11、前言和关系型数据库一样，MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录，可以快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器可以快速地返回结果集。2
 2、MongoDB支持的索引类型 在MongoDB主要支持以下几种索引类型：
·单列索引

·复合索引

·多键索引

·全文索引

·地理空间索引

·哈希索引

2.12.1 单列索引 在MongoDB中，每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。创建单列索引可以使用以下语法：db.collection.createIndex( { keyname : -1 } )这里的keyname表示键名；-1表示索引值按降序排列；1表示索引值按升序排列；创建单列唯一索引使用以下语法：db.collection.createIndex( {keyname : -1},{“unique” : true})MongoDB索引默认创建的是B树索引。
2.22.2 复合索引 
MongoDB支持在多列上创建索引。创建复合索引可以使用以下语法：db.collection.createIndex( { <field1> :<type>,<field2> : <type> , ......} )例如，集合test，记录如下：

在name和age列创建复合索引如下：db.test.createIndex({ “name” : 1, ”age” : 1 })注：复合索引不能包含哈希索引列。2.32.3 多键索引
如果索引字段的值为数组，MongoDB会创建数组中的每个元素的索引键（即多键索引），不需要明确指定多键型。和单列索引语法一样，多键索引创建语法如下：db.collection.createIndex({ <field> : <1 or -1> } )注：哈希索引不能是多键。

2.42.4 全文索引
MongoDB提供全文索引支持文本搜索查询字符串内容。全文索引可以是其值为字符串或字符串元素的数组的字段。目前，MongoDB集合最多只支持一个全文索引。
2.4.1 全文索引版本历史从MongoDB 3.2开始，MongoDB全文索引默认的版本为Version3.从MongoDB 2.6开始使用Version 2的全文索引为默认版本，MongoDB2.6和3.0都使用Version 2.MongoDB 2.4则只支持Version 1的全文索引。当创建全文索引时，想覆盖默认版本，可以使用选项{ “2dsphereIndexVersion” : <version> }
2.4.2 全文索引创建与索引名称创建全文索引语法如下：db.collection.createIndex( { <fields> : “text” } )也可以在多列上创建全文索引：db.collection.createIndex( { <fields1> : “text”,<fields2> : “text”,......} )全文索引默认名称为“索引列名”加上“_text”，例如：


像上面创建的全文索引，默认的索引名称为content_text_name_text_sex_text。


由于索引名称长度的限制，以及删除索引的方便，可以在创建索引给索引命令。db.test.createIndex({bigdata:”text”,”name”:”text”,”sex”:”text”},{name:”NewTextIndex”})





2.4.3 全文索引的权重对于全文索引，索引字段的权重表示相对于全文索引中的其他索引字段的重要性。索引列的默认权重为1。调整索引列的权重，可以使用包含weights选项的db.collection.createIndex()方法。注：选择权重时需要注意防止索引重建。例子，集合blog，文档如下：


现在，创建一个包含三个字段的全文索引，并将权重分配给两个字段：db.blog.createIndex({ content : “text”,keywords : “text”, about:”text” },{ weights : {content : 10, keywords : 5 }, name: “TextIndex” })则全文索引有以下字段和权重：·content权重10·keywords权重5·about有默认权重1
2.4.4 通配符全文索引创建多个字段的全文索引时，还可以使用通配符($**)。通配符全文索引，索引每一个包含字符串数据集合中的每个文档。以下是创建一个全文索引使用通配符语法：db.collection.createIndex({ “$**”:”text” } )如果不确定哪些文本字段在查询条件中，此类索引是有用的。
2.4.5 不区分大小写Version 3的全文索引不区分大小写，而早期版本的全文索引只对[A-z]不区分大小写，对于所有其他字符，则视为不同。
2.4.6 全文索引的限制·一个集合最多支持一个全文索引；·在一个包含$text的查询表达式中不能用hint()提示；·排序操作不能从全文索引中获得排序顺序；
2.4.7 存储需求和性能成本·全文索引可以是大的。它们为每一个插入的文档在每个索引字段中包含一个唯一的索引词。·构建全文索引与构建一个大型多键索引非常相似，而且相同数据下，比构建一个简单的有序索引要长。·当在现有集合上构建一个大型全文索引时，确保打开的文件描述符有足够高的限制。·全文索引会影响插入效率，因为MongoDB必须为每一个新的源文档的每一个唯一索引词添加索引。
2.52.5 地理空间索引 随着移动设备的应用的爆发式增长，有一种查询变得越来越流行：找到离当前位置最近的N个场所。MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引，称作地理空间索引。地理空间索引分2dsphere索引和2d索引。2.5.1 2dsphere索引2dsphere索引支持GeoJSON地理空间格式或传统的坐标对格式数据存储。2dsphere索引创建语法：db.collection.createIndex({<field> : “2dsphere”} )这里的field的值必须是GeoJSON对象或传统的坐标对。例如：下面的places集合，其中loc键是GeoJSON格式数据。


现在loc列，创建一个2d球面索引。db.places.createIndex( { loc : “2dsphere” } )查询离[-73.88,40.78]点（即飞机场）最近的10个文档：db.runCommand( { geoNear : “places”, near : [-73.88,40.78],num : 10})或db.places.find( { “loc” : { $near : [-73.88,40.78]}}).limit(10)注意事项：·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多只有1个2dsphere索引或2d索引；而地理空间查询操作（例如，
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$near和$geoWithin）允许集合具有多个地理空间索引。·2dsphere索引的字段必须是GeoJSON格式数据或传统坐标对格式数据。·不能在分片的集合中使用片键做2dsphere索引，但是可以在一个分片集合中，使用非片键列创建2dsphere索引。
2.5.2 2d索引1) 2d索引创建语法：db.collection.createIndex ( { <location field> : “2d” ,<additionalfield> : <value> } ,{<index-specification options> })其中，<index-specificationoptions>选项可以是下列可选的选项：{ min : <lower bound> , max : <upper bound>, bits :<bit precision> }2) 2d索引的位置范围：默认情况下，2d索引假定经度和纬度，边界为-180到180，如果文档中的坐标数据在范围之外，MongoDB就会返回一个错误。3) 定义2d索引的位置精度：默认情况下，传统坐标对上的2d索引使用26位精度，大致相当于2英尺或60厘米的精确度，默认范围-180到180。精度是衡量大小用来存储位置数据的Geohash值位。可以配置高达32位精度的地理空间索引。    索引精度不会影响查询精度。实际的网格坐标总是用于最终的查询处理。降低精度的好处使插入操作使用更少空间和处理开销较低。更高精度的一个好处是查询扫描索引的较小部分以返回结果。配置非默认位置精度，在创建索引时可以使用位选项：db.collection.createIndex( {<location field> : “<indextype>”},{ bits: <bit precision> } )注意事项：·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多只有1个2dsphere索引或2d索引；而地理空间查询操作（例如，$near和$geoWithin）允许集合具有多个地理空间索引。·如果位置数据是GeoJSON格式数据对象，应使用2dsphere索引，而不是2d索引。·同样，能在分片的集合中使用片键做2d索引，但是可以在一个分片集合中，使用非片键列创建2d索引。
2.62.6 哈希索引1) 哈希索引的创建语法：db.collection.createIndex({ _id : “hashed”} )哈希索引支持分片使用哈希片键。基于分片使用哈希索引的字段作为片键在分片集群分区数据。在分片集合中，使用哈希索引作为片键结果得到更加随机分布的数据。2) 哈希函数哈希索引使用哈希函数来计算的索引字段的值的哈希。哈希函数折叠嵌入式文档并计算整个值的哈希值，但不支持多键(即数组)索引。注意事项：·MongoDB支持任何单一的列的哈希索引。但不支持多键(即数组)索引。·不能在哈希索引列或指定哈希索引唯一约束字段上创建复合索引；但是，在同一个字段上，可以创建哈希索引和非哈希索引。MongoDB会使用标量索引范围查询。

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