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MongoDB索引类型
MongoDB支持多种类型的索引,包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等,每种类型的索引有不同的使用场合。
单字段索引 (Single Field Index)
db.person.createIndex( {age: 1} )
上述语句针对age创建了单字段索引,其能加速对age字段的各种查询请求,是最常见的索引形式,MongoDB默认创建的id索引也是这种类型。
{age: 1} 代表升序索引,也可以通过{age: -1}来指定降序索引,对于单字段索引,升序/降序效果是一样的。
复合索引 (Compound Index)
复合索引是Single Field Index的升级版本,它针对多个字段联合创建索引,先按第一个字段排序,第一个字段相同的文档按第二个字段排序,依次类推,如下针对age, name这2个字段创建一个复合索引。
db.person.createIndex( {age: 1, name: 1} )
上述索引对应的数据组织类似下表,与{age: 1}索引不同的时,当age字段相同时,在根据name字段进行排序,所以pos5对应的文档排在pos3之前。
AGE,NAME 位置信息
18,adam pos5
18,jack pos3
19,jack pos1
20,rose pos2
21,tony pos4
复合索引能满足的查询场景比单字段索引更丰富,不光能满足多个字段组合起来的查询,比如db.person.find( {age: 18, name: "jack"} ),也能满足所以能匹配符合索引前缀的查询,这里{age: 1}即为{age: 1, name: 1}的前缀,所以类似db.person.find( {age: 18} )的查询也能通过该索引来加速;但db.person.find( {name: "jack"} )则无法使用该复合索引。如果经常需要根据『name字段』以及『name和age字段组合』来查询,则应该创建如下的复合索引:
db.person.createIndex( {name: 1, age: 1} )
除了查询的需求能够影响索引的顺序,字段的值分布也是一个重要的考量因素,即使person集合所有的查询都是『name和age字段组合』(指定特定的name和age),字段的顺序也是有影响的。
age字段的取值很有限,即拥有相同age字段的文档会有很多;而name字段的取值则丰富很多,拥有相同name字段的文档很少;显然先按name字段查找,再在相同name的文档里查找age字段更为高效。
多key索引 (Multikey Index)
当索引的字段为数组时,创建出的索引称为多key索引,多key索引会为数组的每个元素建立一条索引,比如person表加入一个habbit字段(数组)用于描述兴趣爱好,需要查询有相同兴趣爱好的人就可以利用habbit字段的多key索引。
{"name" : "jack", "age" : 19, habbit: ["football, runnning"]} db.person.createIndex( {habbit: 1} ) // 自动创建多key索引 db.person.find( {habbit: "football"} )
其他类型索引
哈希索引(Hashed Index)是指按照某个字段的hash值来建立索引,目前主要用于MongoDB Sharded Cluster的Hash分片,hash索引只能满足字段完全匹配的查询,不能满足范围查询等。
地理位置索引(Geospatial Index)能很好的解决O2O的应用场景,比如『查找附近的美食』、『查找某个区域内的车站』等。
文本索引(Text Index)能解决快速文本查找的需求,比如有一个博客文章集合,需要根据博客的内容来快速查找,则可以针对博客内容建立文本索引。
索引额外属性
MongoDB除了支持多种不同类型的索引,还能对索引定制一些特殊的属性。
·唯一索引 (unique index):保证索引对应的字段不会出现相同的值,比如_id索引就是唯一索引。
·TTL索引:可以针对某个时间字段,指定文档的过期时间(经过指定时间后过期 或 在某个时间点过期)。
·部分索引 (partial index): 只针对符合某个特定条件的文档建立索引,3.2版本才支持该特性。
·稀疏索引(sparse index): 只针对存在索引字段的文档建立索引,可看做是部分索引的一种特殊情况。
关于mongodb的索引种类就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。