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一起飛系列之：淺談Mongodb的索引優(yōu)化

arashicage / 3419人閱讀

摘要：栗子在沒有索引的情況下查詢?nèi)勘本┸嚺铺?hào)碼返回結(jié)果如下哭表示全文檢索。該數(shù)據(jù)集包含了數(shù)據(jù)，其中屬于北京車牌。栗子添加索引因?yàn)槲覀冎皇切枰玫奖本┦械能嚺铺?hào)碼，所以在我們的例子中涉及到了個(gè)索引信息，一個(gè)是城市另外一個(gè)就是車牌號(hào)碼。

難度水平：初中級(jí)
適用人群：對(duì)Mongodb數(shù)據(jù)查詢已經(jīng)一定經(jīng)驗(yàn)的碼農(nóng)，了解explain()的用法。
閱讀時(shí)間：10分鐘
緣起

本來是打算回答一個(gè)網(wǎng)友的問題，不過回復(fù)框太小而且功能不全（差評(píng)^o^），于是乎就成就了本文的產(chǎn)生。在這里我主要就是想跟大家分享一下我對(duì)Mongodb索引的粗淺理解，拋磚引玉，希望能對(duì)一些人有所幫助。

對(duì)于數(shù)據(jù)庫的索引相信大家都不陌生，主要功能就是在數(shù)據(jù)庫內(nèi)提高針對(duì)特定信息的訪問速度。那么在Mongodb里面索引是怎樣被引用跟查找的呢？下面我來通過幾個(gè)例子給大家分享一下我的心得體會(huì)。

Mongodb基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢

舉個(gè)栗子，按照城市查詢車牌號(hào)碼系統(tǒng)。為了方便演示，我在所有查詢后面都加入了explain()函數(shù)。要注意explain的返回結(jié)果集中的一下選項(xiàng)：

cursor - 索引項(xiàng)

n - 查詢結(jié)果的條目總數(shù)

nscanned - 掃描并讀取的索引條目數(shù)(index)

nscannedObjects - 掃描并讀取的全文條目數(shù)(documents)

indexOnly - 是否使用了covered indexes功能，寶寶不哭，后面有詳述。

millis - 查詢用時(shí)，單位是毫秒。

栗子1： 在沒有索引的情況下查詢?nèi)勘本┸嚺铺?hào)碼 
db.carLicence.find({city:"Beijing"}).explain()

//返回結(jié)果如下:
{
  "cursor" : "BasicCursor",
  "n" : 1563247,
  "nscannedObjects" : 96539732,
  "nscanned" : 96539732,
  "indexOnly" : false,
  "millis" : 156, // 哭！
}

BasicCursor表示全文檢索。上面的例子說明，在沒有索引的情況下，該查詢語句查詢了整個(gè)數(shù)據(jù)集carLicence。該數(shù)據(jù)集包含了96539732數(shù)據(jù)，其中1563247屬于北京車牌。整個(gè)用時(shí)為156毫秒.

小結(jié): 一定要避免沒有索引的全文查詢

栗子2： 在沒有索引的情況下，使用limit(1000)來查詢北京車牌號(hào)碼 
db.carLicence.find({city:"Beijing"}).limit(1000).explain()

//返回結(jié)果如下:
{
  "cursor" : "BasicCursor",
  "n" : 1000,
  "nscannedObjects" : 18476396,
  "nscanned" : 18476396,
  "indexOnly" : false,
  "millis" : 85, // 擦干眼淚！
}

這個(gè)例子說明，Mongodb在搜索滿1000個(gè)條目之后就停止繼續(xù)檢索了。

小結(jié): 盡量使用limit()來處理你的數(shù)據(jù)查詢。

栗子3： 添加索引

因?yàn)槲覀冎皇切枰玫奖本┦械能嚺铺?hào)碼，所以在我們的例子中涉及到了2個(gè)索引信息，一個(gè)是城市city,另外一個(gè)就是車牌號(hào)碼licence。那么我們來給這2個(gè)信息添加索引，來查詢?nèi)勘本┸嚺铺?hào)碼。

注意：給2個(gè)以上的字段建立索引叫做Compound Index復(fù)合索引[多字段索引)，hashed字段不能創(chuàng)建索引。建立方法如下db.carLicence.ensureIndex( { "city": 1, "licence": 1 } )
db.carLicence.find({city:"Beijing"}).explain()

//返回結(jié)果如下:
{
  "cursor" : "BasicCursor city_1_licence_1",
  "n" : 1563247,
  "nscannedObjects" : 1563247,
  "nscanned" : 1563247,
  "indexOnly" : false,
  "millis" : 47, // 只剩 擦！
}

相信看到這里，大家已經(jīng)對(duì)所有的功效有了一個(gè)初步的認(rèn)識(shí)了。

小結(jié) - 盡量給涉及到的條目建立索引。

那么，indexOnly的covered indexes功能會(huì)有什么樣的提高呢？好讓我們來看最后這個(gè)例子。

栗子4： 使用覆蓋索引 Covered Indexes 
db.carLicence.find({city:"Beijing"}, {licence:1, _id:0}).explain()

//返回結(jié)果如下:
{
  "cursor" : "BasicCursor city_1_licence_1",
  "n" : 1563247,
  "nscannedObjects" : 0,
  "nscanned" : 1563247,
  "indexOnly" : true, // 變了 變了 ！
  "millis" : 41, // 擦！擦！擦！
}

最后這個(gè)例子涉及到了covered indexes(覆蓋索引)，通常來說，覆蓋索引只在查詢文檔的索引字段時(shí)候使用。但是有幾個(gè)特性跟附加條件要遵循.

查詢字段必須是索引字段

要去掉_id因?yàn)槭欠祷氐腛bject. 通過_id:0來實(shí)現(xiàn)。

索引字段不能是. 也就是說在explain()里面，如果isMultiKey:true的話indexOnly一定是false.

另外一個(gè)就是在最后一個(gè)栗子里面nscannedObjects是零，這是因?yàn)槲覀冎皇翘崛×怂饕锩娴哪夸洍llicence，并不需要每一條的全部數(shù)據(jù)(document),加上"indexOnly" : true,所以, Mongodb直接從索引里面提取了數(shù)據(jù)licence,不用再去查詢物理數(shù)據(jù)集carLicence得到相關(guān)全文信息。所以nscannedObjects為零。

小結(jié) - 在只提單字段數(shù)據(jù)的前提下，要給對(duì)應(yīng)的但字段建立索引索引。

結(jié)語

粗淺的分析一下我對(duì)索引的理解跟一些優(yōu)化體驗(yàn)。有興趣的朋友可以共通研究。最后說一句，善用explain()能對(duì)你的優(yōu)化查詢有很大的益處。加油！

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