mongodb的索引種類

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)mongodb的索引種類，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

MongoDB索引類型

MongoDB支持多種類型的索引，包括單字段索引、復(fù)合索引、多key索引、文本索引等，每種類型的索引有不同的使用場(chǎng)合。

單字段索引 （Single Field Index）

db.person.createIndex( {age: 1} )

上述語(yǔ)句針對(duì)age創(chuàng)建了單字段索引，其能加速對(duì)age字段的各種查詢請(qǐng)求，是最常見(jiàn)的索引形式，MongoDB默認(rèn)創(chuàng)建的id索引也是這種類型。

{age: 1} 代表升序索引，也可以通過(guò){age: -1}來(lái)指定降序索引，對(duì)于單字段索引，升序/降序效果是一樣的。

復(fù)合索引 (Compound Index)

復(fù)合索引是Single Field Index的升級(jí)版本，它針對(duì)多個(gè)字段聯(lián)合創(chuàng)建索引，先按第一個(gè)字段排序，第一個(gè)字段相同的文檔按第二個(gè)字段排序，依次類推，如下針對(duì)age, name這2個(gè)字段創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引。

db.person.createIndex( {age: 1, name: 1} )

上述索引對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)組織類似下表，與{age: 1}索引不同的時(shí)，當(dāng)age字段相同時(shí)，在根據(jù)name字段進(jìn)行排序，所以pos5對(duì)應(yīng)的文檔排在pos3之前。

AGE,NAME                                      位置信息

18,adam                                             pos5

18,jack                                                pos3

19,jack                                                pos1

20,rose                                                pos2

21,tony                                                pos4

復(fù)合索引能滿足的查詢場(chǎng)景比單字段索引更豐富，不光能滿足多個(gè)字段組合起來(lái)的查詢，比如db.person.find( {age： 18， name: "jack"} )，也能滿足所以能匹配符合索引前綴的查詢，這里{age: 1}即為{age: 1, name: 1}的前綴，所以類似db.person.find( {age： 18} )的查詢也能通過(guò)該索引來(lái)加速；但db.person.find( {name: "jack"} )則無(wú)法使用該復(fù)合索引。如果經(jīng)常需要根據(jù)『name字段』以及『name和age字段組合』來(lái)查詢，則應(yīng)該創(chuàng)建如下的復(fù)合索引：

db.person.createIndex( {name: 1, age: 1} )

除了查詢的需求能夠影響索引的順序，字段的值分布也是一個(gè)重要的考量因素，即使person集合所有的查詢都是『name和age字段組合』（指定特定的name和age），字段的順序也是有影響的。

age字段的取值很有限，即擁有相同age字段的文檔會(huì)有很多；而name字段的取值則豐富很多，擁有相同name字段的文檔很少；顯然先按name字段查找，再在相同name的文檔里查找age字段更為高效。

多key索引 （Multikey Index）

當(dāng)索引的字段為數(shù)組時(shí)，創(chuàng)建出的索引稱為多key索引，多key索引會(huì)為數(shù)組的每個(gè)元素建立一條索引，比如person表加入一個(gè)habbit字段（數(shù)組）用于描述興趣愛(ài)好，需要查詢有相同興趣愛(ài)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} )  // 自動(dòng)創(chuàng)建多key索引
db.person.find( {habbit: "football"} )

其他類型索引

哈希索引（Hashed Index）是指按照某個(gè)字段的hash值來(lái)建立索引，目前主要用于MongoDB Sharded Cluster的Hash分片，hash索引只能滿足字段完全匹配的查詢，不能滿足范圍查詢等。

地理位置索引（Geospatial Index）能很好的解決O2O的應(yīng)用場(chǎng)景，比如『查找附近的美食』、『查找某個(gè)區(qū)域內(nèi)的車站』等。

文本索引（Text Index）能解決快速文本查找的需求，比如有一個(gè)博客文章集合，需要根據(jù)博客的內(nèi)容來(lái)快速查找，則可以針對(duì)博客內(nèi)容建立文本索引。

索引額外屬性

MongoDB除了支持多種不同類型的索引，還能對(duì)索引定制一些特殊的屬性。

·唯一索引 (unique index)：保證索引對(duì)應(yīng)的字段不會(huì)出現(xiàn)相同的值，比如_id索引就是唯一索引。

·TTL索引：可以針對(duì)某個(gè)時(shí)間字段，指定文檔的過(guò)期時(shí)間（經(jīng)過(guò)指定時(shí)間后過(guò)期 或 在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)過(guò)期）。

·部分索引 (partial index): 只針對(duì)符合某個(gè)特定條件的文檔建立索引，3.2版本才支持該特性。

·稀疏索引(sparse index): 只針對(duì)存在索引字段的文檔建立索引，可看做是部分索引的一種特殊情況。

關(guān)于mongodb的索引種類就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。