MongoDB索引管理
虽然MongoDB的索引在存储结构上都是一样的,但是根据不同的应用层需求,还是分成了唯一索引(unique)、稀疏索引(sparse)、多值索引(multikey)等几种类型。
唯一索引
唯一索引在创建时加上 unique:true 的选项即可,创建命令如下:
db.users.ensureIndex({username:
1 }, {unique:
true }) |
上面的唯一索引创建后,如果insert一条username已经存在的数据,则会报如下的错误:
E11000 duplicate key error index: gardening.users.$username_1 dup key: { :
"kbanker" } |
如果你在一个已有数据的collection上创建唯一索引,若唯一索引对应的字段原来就有重复的数据项,那么创建会失败,我们需要加上一个dropDups的选项来强制将重复的项删除掉,命令如下例:
db.users.ensureIndex({username:
1 }, {unique:
true , dropDups:
true }) |
松散索引
如果你的数据中一些行中没有某个字段或字段值为null,那么如果在这个字段上建立普通索引,那么无此字段或值null的行也会参与到索引结构中, 占用相应的空间。如果我们不希望这些值为空的行参与到我们的索引中,这时候可以采用松散索引,松散索引只会让指定字段不为空的行参与到索引创建中来。创建 一个松散索引可以用下面的命令:
db.reviews.ensureIndex({user_id:
1 }, {sparse:
true }) |
多值索引
MongoDB可以对一个array类型创建索引,比如像下面的结构,MongoDB可以在tags字段上创建索引:
{ name: "Wheelbarrow" ,
tags: [ "tools" ,
"gardening" ,
"soil" ] } |
在生成索引时,会为tags中的三个值分别生成三个索引元素,索引中tools,gardening,soil三个值都会指向这同一行数据。相当于分裂成了三个独立的索引项。
索引管理
索引的创建和删除
创建和删除索引的方法有很多种,下面两个是比较原始的方法,通过对system.indexes这个collection进行相应的写操作来完成索引的创建:
spec = {ns:
"green.users" , key: {‘addresses.zip’:
1 }, name: ‘zip’}
db.system.indexes.insert(spec,
true ) |
上面命令往system.indexes中写入一条记录来创建索引,这条记录包含了要在上面创建索引的collection的名字空间,索引的信息,以及索引的名称。
创建完成后,我们可以通过下面命令找到我们创建的索引:
db.system.indexes.find()
{ "_id"
: ObjectId( "4d2205c4051f853d46447e95" ),
"ns" : "green.users" ,
"key"
: { "addresses.zip"
: 1 }, "name"
: "zip" ,
"v" : 0
} |
要删除一个已创建的索引,我们可以使用下面的命令来实现:
use green db.runCommand({deleteIndexes:
"users" , index:
"zip" }) |
创建索引命令
实际上创建索引还有更方便的命令,那就是ensureIndex,比如我们创建一个open和close两个字段的联合索引,就可以用下面的命令:
db.values.ensureIndex({open:
1 , close:
1 }) |
这个命令会触发索引创建的两个过程,一个是将相应的字段排序,因为索引是按B+树来组织的,要构建树,将数据进行排序后能够提高插入B+树的效率(第二个过程的效率),在日志中,你能看到和下面类似的输出:
Tue Jan 4
09 : 58 : 17
[conn1] building new
index on { open: 1.0 , close:
1.0 } for
stocks.values 1000000 / 4308303
23 % 2000000 / 4308303
46 % 3000000 / 4308303
69 % 4000000 / 4308303
92 % Tue Jan 4
09 : 59 : 13
[conn1] external sort used : 5
files in 55
secs |
第二个过程是将排序好的数据插入到索引结构中,构成可用的索引:
1200300 / 4308303
27 % 2227900 / 4308303
51 % 2837100 / 4308303
65 % 3278100 / 4308303
76 % 3783300 / 4308303
87 % 4075500 / 4308303
94 % Tue Jan 4
10 : 00 : 16
[conn1] done building bottom layer, going to commit
Tue Jan 4
10 : 00 : 16
[conn1] done for
4308303 records 118 .942secs
Tue Jan 4
10 : 00 : 16
[conn1] insert stocks.system.indexes 118942ms |
除了日志中的输出外,你还可以通过在终端执行currentOp命令来获取当前操作线程的相关信息,如下例:
> db.currentOp()
{ "inprog"
: [ { "opid"
: 58 , "active"
: true ,
"lockType"
: "write" ,
"waitingForLock"
: false ,
"secs_running"
: 55 ,
"op"
: "insert" ,
"ns"
: "stocks.system.indexes" ,
"query"
: { }, "client"
: "127.0.0.1:53421" ,
"desc"
: "conn" ,
"msg"
: "index: (1/3) external sort 3999999/4308303 92%" } ] } |
最后一部分就是一个索引构建过程,目前正在执行排序过程,执行到92%。
在后台创建索引
创建索引会对数据库添加写锁,如果数据集比如大,会将线上读写数据库的操作挂起,以等待索引创建结束。这影响了数据库的正常服务,我们可以通过在创 建索引时加background:true 的选项,让创建工作在后台执行,这时候创建索引还是需要加写锁,但是这个写锁不会直接独占到索引创建完成,而是会暂停为其它读写操作让路,不至于造成严重 的性能影响。具体方法:
db.values.ensureIndex({open:
1 , close:
1 }, {background:
true }) |
离线创建索引
无论如何,索引的创建都会给数据库造成一定的压力,从而影响线上服务。如果希望创建索引的过程完全不影响线上服务,我们可以通过将replica sets中的节点先从集群中剥离,在这个节点上添加相应的索引,等索引添加完毕后再将其添加到replica sets中。这只需要保证一个条件,就是创建索引的时间不能长于oplog能够保存日志的时间,否则创建完后节点再上线发现再也无法追上primary 了,这时会进行resync操作。
索引备份
我们知道,无论是使用mongodump还是mongoexport命令,都只是对数据进行备份,无法备份索引。我们在恢复的时候,还是需要等待漫长的索引创建过程。所以,如果你希望备份的时候带上索引,那么最好采用备份数据文件的方式。
索引压缩
索引在使用一段时间后,经历增删改等操作,会变得比较松散,从而战用不必要的空间,我们可以通过reindex命令,重新组织索引,让索引的空间占用变得更小。
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