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Mongodb使用索引進(jìn)行查詢(xún)優(yōu)化的操作方法

更新時(shí)間：2024年06月28日 10:36:14 作者：威贊

為集合建立合適的索引,能夠有效的減少查詢(xún)操作時(shí)掃描數(shù)據(jù)的數(shù)量 ,從而提高查詢(xún)效率,簡(jiǎn)化了mongodb內(nèi)部查詢(xún)工作,這篇文章主要介紹了Mongodb使用索引進(jìn)行查詢(xún)優(yōu)化的操作方法,需要的朋友可以參考下

學(xué)習(xí)mongodb，體會(huì)mongodb的每一個(gè)使用細(xì)節(jié)，歡迎閱讀威贊的文章。這是威贊發(fā)布的第80篇mongodb技術(shù)文章，歡迎瀏覽本專(zhuān)欄威贊發(fā)布的其他文章。如果您認(rèn)為我的文章對(duì)您有幫助或者解決您的問(wèn)題，歡迎在文章下面點(diǎn)個(gè)贊，或者關(guān)注威贊。謝謝。

前面的文檔當(dāng)中，我們重點(diǎn)介紹了mongodb數(shù)據(jù)更新update中各種各樣的操作符。有興趣的小伙伴們可以查看本專(zhuān)欄里的相關(guān)文章。這篇文章，結(jié)合官方文檔，探討一下使用索引進(jìn)行查詢(xún)優(yōu)化。

概述

為集合建立合適的索引，能夠有效的減少查詢(xún)操作時(shí)掃描數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高查詢(xún)效率，簡(jiǎn)化了mongodb內(nèi)部查詢(xún)工作。如原來(lái)的某個(gè)查詢(xún)需要進(jìn)行全表掃描。當(dāng)集合中有1000條數(shù)據(jù)時(shí)，可能需要逐一掃描這1000條數(shù)據(jù)，才可以返回查詢(xún)結(jié)果。而當(dāng)為查詢(xún)字段添加索引后，通過(guò)索引，直接定位到查詢(xún)結(jié)果，可能會(huì)極大的減少掃描文檔數(shù)據(jù)的數(shù)量。

為讀取操作添加索引

當(dāng)用戶(hù)建立查詢(xún)語(yǔ)句，計(jì)劃通過(guò)指定字段或幾個(gè)字段查詢(xún)數(shù)據(jù)時(shí)，在指定字段的索引或者幾個(gè)字段的復(fù)合索引能夠避免對(duì)集合進(jìn)行全表掃描。

如一個(gè)針對(duì)表inventory的查詢(xún)，要求使用字段type作為過(guò)濾條件，type是用戶(hù)指定的一個(gè)數(shù)值

var typeValue = <someUserInput>;
db.inventory.find( {type: typeValue});

為了提高這個(gè)針對(duì)集合inventory查詢(xún)的性能，在集合inventory創(chuàng)建一個(gè)type字段的索引。使用db.collection.createIndex()方法創(chuàng)建。這個(gè)索引，能夠避免查詢(xún)整個(gè)集合來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)。

db.inventory.createIndex({type: 1})

用戶(hù)可以通過(guò)分析執(zhí)行計(jì)劃，來(lái)確定mongodb是否使用當(dāng)前索引。

除了提高查詢(xún)效率以外，索引還可以改善排序操作的效率并能夠提過(guò)存儲(chǔ)空間使用率。

查詢(xún)操作過(guò)濾度

查詢(xún)操作過(guò)濾度表示了查詢(xún)操作中使用的過(guò)濾詞排除或者過(guò)濾文檔的優(yōu)良程度。查詢(xún)操作過(guò)濾度能夠決定該查詢(xún)是否使用索引。高過(guò)濾度查詢(xún)，能夠匹配出更小范圍的文檔數(shù)據(jù)。如針對(duì)_id字段等等值查詢(xún)就具備非常高的查詢(xún)操作過(guò)濾度。它幾乎可以匹配到唯一的文檔數(shù)據(jù)。相反，低過(guò)濾度的查詢(xún)會(huì)匹配集合中更多百分比的數(shù)據(jù)，幾乎不能使用索引。

例如不等操作$nin和$ne就不是高過(guò)濾度查詢(xún)操作，這兩個(gè)查詢(xún)操作經(jīng)常會(huì)匹配到集合中大部分的數(shù)據(jù)。因此在大多數(shù)查詢(xún)當(dāng)中，帶有$nin和$ne操作的查詢(xún)，使用索引查詢(xún)效率，不會(huì)比全表掃描高多少。

而對(duì)于正則表達(dá)式的查詢(xún)過(guò)濾度，還與正則表達(dá)式本身相關(guān)。

索引覆蓋查詢(xún)

索引覆蓋查詢(xún)只完全通過(guò)索引過(guò)濾數(shù)據(jù)并且使用索引中的字段來(lái)返回結(jié)果而不需要查詢(xún)文檔數(shù)據(jù)的查詢(xún)。同時(shí)滿(mǎn)足下面三個(gè)條件，就可以所該索引覆蓋了查詢(xún)

查詢(xún)中所有查詢(xún)字段都是索引的一部分
查詢(xún)返回字段也包含在該索引當(dāng)中
查詢(xún)當(dāng)中過(guò)濾字段沒(méi)有對(duì)null的過(guò)濾（如{"field": null}或者{"field": {$eq: null}}）。

例如在集合inventory中創(chuàng)建字段type和item的索引

db.inventory.createIndex({type: 1, item:1})

該索引覆蓋了下面的查詢(xún)操作。只通過(guò)type和item字段過(guò)濾數(shù)據(jù)，只返回item字段

db.inventory.find(
    {type:"food", item: /^c/},
    {item:1, _id:0}
)

因?yàn)樵撍饕胁⒉话琠id字段，因此查詢(xún)返回字段中，需要顯示的把_id字段排除。

嵌入式文檔索引覆蓋查詢(xún)

同樣，索引覆蓋查詢(xún)也適用于嵌入式文檔。例如，集合userdata中有下面的數(shù)據(jù)

{ _id:1, user: { login: "tester"}}

為該集合建立索引

db.userdata.createIndex({"user.login":1})

該索引可以覆蓋下面的查詢(xún)

db.userdata.find( {"user.login": "tester"}, {"user.login": 1, _id: 0})

多鍵索引覆蓋查詢(xún)

多鍵索引能夠覆蓋針對(duì)索引中非數(shù)組字段的查詢(xún)。不能覆蓋帶有數(shù)組字段的查詢(xún)。

索引覆蓋查詢(xún)性能

因?yàn)樗饕?dāng)中已經(jīng)包含了查詢(xún)中所需要的所有字段和返回字段，mongodb可以只通過(guò)索引返回查詢(xún)結(jié)果。只通過(guò)索引的查詢(xún)效率，比其他任何索引外查詢(xún)的效率都要高。因?yàn)樗饕ǔ１４嬖趦?nèi)存當(dāng)中或順序的保存在磁盤(pán)上，而且會(huì)比索引依賴(lài)的文檔小。