Mongodb基础入门（3）——排序和索引

今天继续Mongodb，简单的记录下其排序和索引的使用。

在Mongodb中使用sort（）方法对数据进行排序。

命令格式：db.collectionName.find().sort({key:参数})

参数说明:

              -1:表示降序

              1:表示升序（默认）

doc集合中数据如下：

> db.doc.find({},{_id:0,goods_id:1})

{ "goods_id" : 1 }

{ "goods_id" : 4 }

{ "goods_id" : 3 }

{ "goods_id" : 5 }

{ "goods_id" : 6 }

{ "goods_id" : 7 }

{ "goods_id" : 8 }

{ "goods_id" : 9 }

{ "goods_id" : 10 }

{ "goods_id" : 11 }

{ "goods_id" : 12 }

> db.doc.find({},{_id:0,goods_id:1}).sort({goods_id:1})

索引

1、 简介

和mysql数据类似，为了提高查询效率，Mongodb也提供索引的支持。在Mongodb中，索引可以按照字段进行升序/降序来创建，以便于排序。当然，Mongodb默认采用B-tree方式来索引。

按索引作用类型可分为：

1、         单列索引：在单个键上创建索引。

2、         组合索引：在多个键上同时创建索引，也叫多列索引。

3、         文档索引：任何类型，包括文档（document）都可以作为索引。

索引的性质可以分：

1、                普通索引：普通方式创建的索引。注意：Mongodb存在默认的_id的键，相当于主键。集合在创建之后，系统会自动在_id创建索引，该索引为系统默认，无法删除。

2、                唯一索引：某列为唯一索引时，不能添加重复文档。注意，如果文档不存在指定字段时，会将该字段默认为null，而null也会被认为重复。

3、      稀疏索引：和稀疏矩阵类似，稀疏索引就是将含有某个字段的文档进行索引，不包含该字段的文档则进行索引。一般在小部分文档含有某列时常用。

4、         哈希索引：2.4版本新增的索引方式。相比于普通索引，其速度更快。但是无法对范围查询进行优化。多用于随机性比较强的散列当中。

2、 查看索引

db.collectionName.getIndexes()

3、 创建索引

A、  创建普通单列索引：默认是升序索引，采用B-tree方式

db.collectionName.ensureIndex({field:1/-1})//1：升序;-1:降序

B、  创建多列索引：

db.collectionName.ensureIndex({field1:1/-1,field2:1/-1})

C、  创建文档索引：

A）创建普通文档索引

db.collectionName.ensureIndex({filed:1/-1})

> db.users.insert({name:"god",info:{city:"NewYork",state:"happy"}})

WriteResult({"nInserted" : 1 })

>db.users.ensureIndex({info:1})//将整个info文档作为索引

{

       "createdCollectionAutomatically" : false,

       "numIndexesBefore" : 1,

       "numIndexesAfter" : 2,

       "ok" : 1

}

>db.users.getIndexes()

[

        {

               "v" : 1,

               "key" : {

                       "_id" : 1

               },

               "name" : "_id_",

               "ns" : "test.users"

        },

        {

               "v" : 1,

               "key" : {

                       "info" : 1

               },

               "name" : "info_1",

               "ns" : "test.users"

        }

]

注意：在使用索引查询的时候需要按照事先文档字段的顺序。

> db.users.find({info:{city:"NewYork",state:"happy"}})//能够利用索引查到结果

{ "_id" :ObjectId("54a79a1bc289fc3b6fcc719a"), "name" :"god", "info" : { "city

" : "NewYork", "state" : "happy" } }

>db.users.find({info:{$gte:{city:"New York"}}})//能够利用索引查到结果

{ "_id" :ObjectId("54a79a1bc289fc3b6fcc719a"), "name" :"god", "info" : { "city

" : "NewYork", "state" : "happy" } }

>db.users.find({info:{state:"happy",city:"New York"}})//不能利用索引查到结果

B）创建子文档索引

db.collectionName.ensureIndex({filed.subfield:1/-1})

> db.users.ensureIndex({"info.city":1})

{

       "createdCollectionAutomatically" : false,

       "numIndexesBefore" : 1,

       "numIndexesAfter" : 2,

       "ok" : 1

}

>db.users.getIndexes()

[

        {

               "v" : 1,

               "key" : {

                       "_id" : 1

               },

               "name" : "_id_",

               "ns" : "test.users"

        },

        {

               "v" : 1,

               "key" : {

                       "info.city" : 1

               },

               "name" : "info.city_1",

               "ns" : "test.users"

        }

]

D、创建唯一索引：可以针对多列创建唯一索引

db.collectinName.ensureIndex({filed.subfield:1/-1},{unique:true})

E、创建稀疏索引：

db.collectionName.ensureIndex({filed:1/-1},{sparse:true})

F、 创建哈希索引：可以对单个字段或字文档建立hash索引，不能针对多个列。

db.collectionName.ensureIndex({field:”hash”})

4、 删除索引

A、删除单个索引：

db.collectionName.dropIndex({filed:1/-1})

B、删除所有索引：_id列的索引不会删除。

db.collectionName.dropIndexes()

注意：在关系数据库中，表被删除后，索引随之删除。

而在Monodb中删除集合，索引仍然存在，因此需要手动删除索引。

5、 重建索引

一个集合在经过多次修改之后，将会导致集合的文件产生碎片。同样索引文件也会如此。因此可以通过索引的重建来减少索引文件碎片，提高索引效率。和mysql中的optimize table类似。命令：db.collectionName.reIndex().

索引的管理

1、查询所有索引：

 system.indexes集合中包含了每个索引的详细信息，因此可以通过该命令：

db.system.indexes.find()查询已经存在的索引.

{"v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name": "_id_", "ns" : "test.doc" }

{"v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name": "_id_", "ns" : "test.category" }

{"v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name": "_id_", "ns" : "test.tea" }

{"v" : 1, "key" : { "email" : 1 },"name" : "sparse:1", "ns" : "test.tea"}

{"v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name": "_id_", "ns" : "test.users" }

{"v" : 1, "key" : { "info.city" : 1 },"name" : "info.city_1", "ns" :"test.users" }
    

2、查看查询计划：

为了分析查询性能及索引,一边获得更多查询方面有用的信息，可以使用如下命令：

db.collectionName.find(查询表达式).explain()

"cursor" :"BasicCursor"    ——>表示索引没有发挥作用

 "nscanned":1                   ——>表示查询了多少个文档。
 "n"，:1                            ——>表示返回的文档数量。
  "millis":0                        ——>表示整个查询的耗时。

"nscannedObjects" : 11,     ——>理论上需要扫描多少行

3、后台创建索引

为已有数据的文档创建索引时，为了不阻塞其他操作，同时可以在后台创建索引，可以使用命令：db.test.ensureIndex({filed:1/-1},{"background":true})

相比阻塞创建索引而言，后台创建索引效率较低。

注意

1、如果数据集合比较小（一般来说是4m一下），此时如果使用sort（）进行排序就不需要使用索引。

2、在使用组合索引查询时，查询字段的顺序必须和事先创建索引时的顺序保持一致。否则会出现上文提到的出现查不到的情况。