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丸趣 TV 小编给大家分享一下 MongoDB 中索引怎么用，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
在任何数据库之中，索引都是一种提升数据库检索性能的手段。
MongoDB 数据库里面依然会存在两种索引创建：一种是自动创建，另外一种是手工创建。
范例：重新准备一个新的简单集合。
db.emp.drop();
db.emp.insert({name : 赵一 , sex : 男 , age :30, sal :1000, loc : 北京});
db.emp.insert({name : 钱二 , sex : 女 , age :22, sal :5000, loc : 上海});
db.emp.insert({name : 孙三 , sex : 男 , age :40, sal :2000, loc : 深圳});
db.emp.insert({name : 李四 , sex : 女 , age :30, sal :7000, loc : 北京});
db.emp.insert({name : 周五 , sex : 女 , age :30, sal :6400, loc : 北京});
db.emp.insert({name : 吴六 , sex : 男 , age :30, sal :2500, loc : 重庆});
db.emp.insert({name : 郑七 , sex : 女 , age :50, sal :4700, loc : 成都});
db.emp.insert({name : 王八 , sex : 男 , age :35, sal :8000, loc : 北京});
此时在 emp 的集合上并没有去设置任何的索引，可以通过 getIndexes()函数来观察在 emp 集合中的索引。
范例：查询默认状态下 emp 集合的索引内容
db.emp.getIndexes();
[
{
v : 2,
key : {
_id : 1
},
name : _id_ ,
ns : hr.emp
}
]
现在发现会存在有一个“_id”列的索引内容。但是如果要想创建自己的索引，则可以使用如下的语法：
索引创建：db. 集合名称.createIndex({列:1})
设置的 1 表示索引按照升序的方式进行排序，如果使用降序则使用“-1”
范例：创建一个索引，在 age 字段上设置一个降序索引
db.emp.createIndex({age :-1})
{
createdCollectionAutomatically : false,
numIndexesBefore : 1,
numIndexesAfter : 2,
ok : 1
此时并没有设置索引的名字，所以名字是自动命名的。命名的规范：“字段名称_索引的排序模式”
db.emp.getIndexes();
[
{
v : 2,
key : {
_id : 1
},
name : _id_ ,
ns : hr.emp
},
{
v : 2,
key : {
age : -1
},
name : age_-1 ,
ns : hr.emp
}
]
范例：针对于当前的 age 字段上的索引做一个分析
db.emp.find({age :30}).explain(executionStats
{
queryPlanner : {
plannerVersion : 1,
namespace : hr.emp ,
indexFilterSet : false,
parsedQuery : {
age : {
$eq : 30
}
},
winningPlan : {
stage : FETCH ,
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
keyPattern : {
age : -1
},
indexName : age_-1 ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[30.0, 30.0]
]
}
}
},
rejectedPlans : []
},
executionStats : {
executionSuccess : true,
nReturned : 4,
executionTimeMillis : 0,
totalKeysExamined : 4,
totalDocsExamined : 4,
executionStages : {
stage : FETCH ,
nReturned : 4,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 5,
advanced : 4,
needTime : 0,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
docsExamined : 4,
alreadyHasObj : 0,
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
nReturned : 4,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 5,
advanced : 4,
needTime : 0,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
keyPattern : {
age : -1
},
indexName : age_-1 ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[30.0, 30.0]
]
},
keysExamined : 4,
seeks : 1,
dupsTested : 0,
dupsDropped : 0,
seenInvalidated : 0
}
}
},
serverInfo : {
host : D2-LZY245 ,
port : 27017,
version : 3.4.7 ,
gitVersion : cf38c1b8a0a8dca4a11737581beafef4fe120bcd
},
ok : 1
}
此时的查询使用了索引的技术，但是下面再来观察一个查询，不使用索引字段
范例：针对于 sal 字段进行查询
db.emp.find({sal :{ $gt :5000}}).explain(executionStats
{
queryPlanner : {
plannerVersion : 1,
namespace : hr.emp ,
indexFilterSet : false,
parsedQuery : {
sal : {
$gt : 5000
}
},
winningPlan : {
stage : COLLSCAN ,
filter : {
sal : {
$gt : 5000
}
},
direction : forward
},
rejectedPlans : []
},
executionStats : {
executionSuccess : true,
nReturned : 3,
executionTimeMillis : 0,
totalKeysExamined : 0,
totalDocsExamined : 8,
executionStages : {
stage : COLLSCAN ,
filter : {
sal : {
$gt : 5000
}
},
nReturned : 3,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 10,
advanced : 3,
needTime : 6,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
direction : forward ,
docsExamined : 8
}
},
serverInfo : {
host : D2-LZY245 ,
port : 27017,
version : 3.4.7 ,
gitVersion : cf38c1b8a0a8dca4a11737581beafef4fe120bcd
},
ok : 1
}
此时在 sal 字段上并没有设置索引，所以当前的索引形式就变成了全集合扫描的模式。
但是如果说，现在换一种形式，年龄和薪水一起执行查询：
db.emp.find({age :30, sal :7000}).explain(executionStats)
{
queryPlanner : {
plannerVersion : 1,
namespace : hr.emp ,
indexFilterSet : false,
parsedQuery : {
$and : [
{
age : {
$eq : 30
}
},
{
sal : {
$eq : 7000
}
}
]
},
winningPlan : {
stage : FETCH ,
filter : {
sal : {
$eq : 7000
}
},
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
keyPattern : {
age : -1
},
indexName : age_-1 ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[30.0, 30.0]
]
}
}
},
rejectedPlans : []
},
executionStats : {
executionSuccess : true,
nReturned : 1,
executionTimeMillis : 0,
totalKeysExamined : 4,
totalDocsExamined : 4,
executionStages : {
stage : FETCH ,
filter : {
sal : {
$eq : 7000
}
},
nReturned : 1,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 5,
advanced : 1,
needTime : 3,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
docsExamined : 4,
alreadyHasObj : 0,
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
nReturned : 4,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 5,
advanced : 4,
needTime : 0,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
keyPattern : {
age : -1
},
indexName : age_-1 ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[30.0, 30.0]
]
},
keysExamined : 4,
seeks : 1,
dupsTested : 0,
dupsDropped : 0,
seenInvalidated : 0
}
}
},
serverInfo : {
host : D2-LZY245 ,
port : 27017,
version : 3.4.7 ,
gitVersion : cf38c1b8a0a8dca4a11737581beafef4fe120bcd
},
ok : 1
}
这个时候虽然 age 字段上面存在索引，由于 sal 字段上面没有索引，所以依然使用的是全表扫描操作。为了解决此时的问题，可以使用一个复合索引。
db.emp.createIndex({age :-1, sal :-1},{name: age_-1_sal_-1_index})
{
createdCollectionAutomatically : false,
numIndexesBefore : 2,
numIndexesAfter : 3,
ok : 1
}
范例：默认使用索引
db.emp.find({age :30, sal :7000}).explain(executionStats)
{
queryPlanner : {
plannerVersion : 1,
namespace : hr.emp ,
indexFilterSet : false,
parsedQuery : {
$and : [
{
age : {
$eq : 30
}
},
{
sal : {
$eq : 7000
}
}
]
},
winningPlan : {
stage : FETCH ,
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
keyPattern : {
age : -1,
sal : -1
},
indexName : age_-1_sal_-1_index ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : [],
sal : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[30.0, 30.0]
],
sal : [
[7000.0, 7000.0]
]
}
}
},
rejectedPlans : [
{
stage : FETCH ,
filter : {
sal : {
$eq : 7000
}
},
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
keyPattern : {
age : -1
},
indexName : age_-1 ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[30.0, 30.0]
]
}
}
}
]
},
executionStats : {
executionSuccess : true,
nReturned : 1,
executionTimeMillis : 0,
totalKeysExamined : 1,
totalDocsExamined : 1,
executionStages : {
stage : FETCH ,
nReturned : 1,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 3,
advanced : 1,
needTime : 0,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
docsExamined : 1,
alreadyHasObj : 0,
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
nReturned : 1,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 2,
advanced : 1,
needTime : 0,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
keyPattern : {
age : -1,
sal : -1
},
indexName : age_-1_sal_-1_index ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : [],
sal : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[30.0, 30.0]
],
sal : [
[7000.0, 7000.0]
]
},
keysExamined : 1,
seeks : 1,
dupsTested : 0,
dupsDropped : 0,
seenInvalidated : 0
}
}
},
serverInfo : {
host : D2-LZY245 ,
port : 27017,
version : 3.4.7 ,
gitVersion : cf38c1b8a0a8dca4a11737581beafef4fe120bcd
},
ok : 1
}
但是如果换到了以下条件：
db.emp.find({$or :[{ age :{ $gt :30}},{sal :{ $gt :5000}}]}).explain(executionStats)
{
queryPlanner : {
plannerVersion : 1,
namespace : hr.emp ,
indexFilterSet : false,
parsedQuery : {
$or : [
{
age : {
$gt : 30
}
},
{
sal : {
$gt : 5000
}
}
]
},
winningPlan : {
stage : SUBPLAN ,
inputStage : {
stage : COLLSCAN ,
filter : {
$or : [
{
age : {
$gt : 30
}
},
{
sal : {
$gt : 5000
}
}
]
},
direction : forward
}
},
rejectedPlans : []
},
executionStats : {
executionSuccess : true,
nReturned : 5,
executionTimeMillis : 0,
totalKeysExamined : 0,
totalDocsExamined : 8,
executionStages : {
stage : SUBPLAN ,
nReturned : 5,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 10,
advanced : 5,
needTime : 4,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
inputStage : {
stage : COLLSCAN ,
filter : {
$or : [
{
age : {
$gt : 30
}
},
{
sal : {
$gt : 5000
}
}
]
},
nReturned : 5,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 10,
advanced : 5,
needTime : 4,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
direction : forward ,
docsExamined : 8
}
}
},
serverInfo : {
host : D2-LZY245 ,
port : 27017,
version : 3.4.7 ,
gitVersion : cf38c1b8a0a8dca4a11737581beafef4fe120bcd
},
ok : 1
}
现在发现并没有使用索引，所以这个时候看能否强制使用一次索引：hint()函数为强制使用索引操作。
范例：强制使用索引
db.emp.find({$or :[{ age :{ $gt :50}},{sal :{ $gt :3000}}]}).hint(age_-1_sal_-1_index).explain(executionStats)
{
queryPlanner : {
plannerVersion : 1,
namespace : hr.emp ,
indexFilterSet : false,
parsedQuery : {
$or : [
{
age : {
$gt : 50
}
},
{
sal : {
$gt : 3000
}
}
]
},
winningPlan : {
stage : FETCH ,
filter : {
$or : [
{
age : {
$gt : 50
}
},
{
sal : {
$gt : 3000
}
}
]
},
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
keyPattern : {
age : -1,
sal : -1
},
indexName : age_-1_sal_-1_index ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : [],
sal : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[MaxKey, MinKey]
],
sal : [
[MaxKey, MinKey]
]
}
}
},
rejectedPlans : []
},
executionStats : {
executionSuccess : true,
nReturned : 5,
executionTimeMillis : 0,
totalKeysExamined : 8,
totalDocsExamined : 8,
executionStages : {
stage : FETCH ,
filter : {
$or : [
{
age : {
$gt : 50
}
},
{
sal : {
$gt : 3000
}
}
]
},
nReturned : 5,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 9,
advanced : 5,
needTime : 3,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
docsExamined : 8,
alreadyHasObj : 0,
inputStage : {
stage : IXSCAN ,
nReturned : 8,
executionTimeMillisEstimate : 0,
works : 9,
advanced : 8,
needTime : 0,
needYield : 0,
saveState : 0,
restoreState : 0,
isEOF : 1,
invalidates : 0,
keyPattern : {
age : -1,
sal : -1
},
indexName : age_-1_sal_-1_index ,
isMultiKey : false,
multiKeyPaths : {
age : [],
sal : []
},
isUnique : false,
isSparse : false,
isPartial : false,
indexVersion : 2,
direction : forward ,
indexBounds : {
age : [
[MaxKey, MinKey]
],
sal : [
[MaxKey, MinKey]
]
},
keysExamined : 8,
seeks : 1,
dupsTested : 0,
dupsDropped : 0,
seenInvalidated : 0
}
}
},
serverInfo : {
host : D2-LZY245 ,
port : 27017,
version : 3.4.7 ,
gitVersion : cf38c1b8a0a8dca4a11737581beafef4fe120bcd
},
ok : 1
}
如果正常来讲，这个代码根本就不可能调用默认的索引执行，如果需要可以使用 hint()函数强制 MongoDB 必须使用索引。
如果在一个集合里面设置了过多的索引，实际上会导致性能下降。那么可以删除索引。
范例：删除一个索引
db.emp.dropIndex(age_-1_sal_-1_index)
{nIndexesWas : 3, ok : 1}
db.emp.getIndexes();
[
{
v : 2,
key : {
_id : 1
},
name : _id_ ,
ns : hr.emp
},
{
v : 2,
key : {
age : -1
},
name : age_-1 ,
ns : hr.emp
}
]
范例：删除非 _id 的索引，也就是自定义的索引
db.emp.dropIndexes();
{
nIndexesWas : 2,
msg : non-_id indexes dropped for collection ,
ok : 1
}
db.emp.getIndexes();
[
{
v : 2,
key : {
_id : 1
},
name : _id_ ,
ns : hr.emp
}
]
以上是“MongoDB 中索引怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！
