索引最常用的比喻就是书籍的目录,查询索引就像查询一本书的目录。本质上目录是将书中一小部分内容信息(比如题目)和内容的位置信息(页码)共同构成,而由于信息量小(只有题目),所以我们可以很快找到我们想要的信息片段,再根据页码找到相应的内容。同样索引也是只保留某个域的一部分信息(建立了索引的 field 的信息),以及对应的文档的位置信息。
假设我们有如下文档(每行的数据在 MongoDB 中是存在于一个 Document 当中):
姓名 | id | 部门 | city | score |
---|---|---|---|---|
张三 | 2 | xxx | Beijing | 90 |
李四 | 1 | xxx | Shanghai | 70 |
王五 | 3 | xxx | guangzhou | 60 |
假如我们想找 id 为 2 的 document(即张三的记录),如果没有索引,我们就需要扫描整个数据表,然后找出所有为 2 的 document。当数据表中有大量 documents 的时候,这个时间就会非常长(从磁盘上查找数据还涉及大量的 IO 操作)。建立索引后会有什么变化呢?MongoDB 会将 id 数据拿出来建立索引数据,如下:
索引值 | 位置 |
---|---|
1 | pos2 |
2 | pos1 |
3 | pos3 |
这样我们就可以通过扫描这个小表找到 document 对应的位置。查找过程示意图如下:
为什么这样速度会快呢?这主要有几方面的因素:
当然,事物总有其两面性,在提升查询速度的同时,由于要建立索引,所以写入操作时就需要额外的添加索引的操作,这必然会影响写入的性能,所以当有大量写操作而读操作比较少的时候,且对读操作性能不需要考虑的时候,就不适合建立索引。当然,目前大多数互联网应用都是读操作远大于写操作,因此建立索引很多时候是非常划算和必要的操作。
MongoDB 提供了不同的索引类型支持在不同的业务场景进行查询。
绝大多数集合默认建立索引,对于每个插入的数据,MongoDB 都会生成一条唯一的 _id
字段,例如新创建一个集合时:
db.demo_admin2.insert({x:1}) db.demo_admin2.getIndexes() # 查看集合索引,可看到_id索引
单键索引
是最普通的索引,单键索引不会自动创建,例如一条记录形式为:{x:1,y:2,z:3},只要在 x 字段上建立索引之后,就可以用 x 为条件进行查询:
db.demo_admin2.ensureIndex({x:1}) # 创建索引 db.demo_admin2.find({x:1}); # 使用索引查询
多键索引
多键索引与单键索引区别在于多键索引的值具有多个记录,是一个数组:
db.demo_admin2.insert({x:[1,2,3,4]})
复合索引
当查询条件为多个时,需要建立复合索引,插入记录 {‘x’:1,‘y’:2,‘z’:3}:
db.demo_admin2.insert({'x':1,'y':2,'z':3});
创建索引:
db.demo_3.ensureIndex({x:1,y:1}) # 1升序,-1降序
使用 {x:1,y:1} 作为条件进行查询:
db.demo_admin2.find({x:1,y:2})
过期索引
指在一段时间后会过期的索引,此索引过一段时间会过期,索引过期后,相应的数据会被删除,适合存储一些在一段时间之后会失效的数据,比如用户登录信息,这样就不需要用到 session 了。
创建过期索引,建立索引的时候需要多用一个参数,指定索引的有效时间——expireAfterSeconds,单位为秒。如下示例为 time 字段创建过期索引:
db.demo_3.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:10})
过期索引限制:
- 过期索引字段值必须是指定的时间类型,必须是 ISODate 或 ISODate 数组,不能使用时间戳,否则不能被自动删除。
- 如果指定了 ISODate 数组,则按照最小的时间进行删除。 过期索引不能是复合索引。
- 删除时间不是精确的,删除过程是由后台程序每 60s 跑一次,而且删除也需要一些时间,所以存在误差。
db.demo_3.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:30} db.demo_3.insert({time:new Date()});
全文索引
在 mongodb 中每个集合只允许创建一个索引,因此不用担心存在多个索引造成冲突的问题。全文索引创建方法与创建单键索引、复合索引类似。value 换成 ’text’,
$**
匹配集合下所有。为一个字段创建全文索引:
db.articles.ensureIndex({key:"text"})
为多个字段创建全文索引:
db.articles.ensureIndex({key_1:"text"},{key_2:"text"})
为集合中所有的字段创建全文索引:
db.articles.ensureIndex({"$**":"text"})
全局索引限制:
- 每次查询,只能指定一个 $text 查询。
- $text 查询不能出现在 $nor 查询中。
- 查询中如果包含了 $text, hint 不再起作用。
- MongoDB 全文索引还不支持中文。
地理位置索引
2d 索引,用于存储和查找平面上的点。2dsphere 索引,用于存储和查找球面上的点。
索引属性
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。
索引的优缺点
优点
- 减少数据扫描:避免全表扫描代价
- 减少内存计算:避免分组排序计算
- 提供数据约束:唯一和时间约束性
缺点
- 增加容量消耗:创建时需额外存储索引数据
- 增加修改代价:增删改都需要维护索引数据
- 索引依赖内存:会占用极其宝贵的内存资源