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摘要：轉(zhuǎn)載地址索引對于一個(gè)數(shù)據(jù)庫的影響相信大家一定了解，如果一個(gè)查詢命令進(jìn)入到數(shù)據(jù)庫中后，查詢優(yōu)化器沒有找到合適的索引，那么數(shù)據(jù)庫會(huì)進(jìn)行全集合掃描在中也叫全表掃描，全集合查詢對于性能的影響是災(zāi)難性的。如果數(shù)據(jù)的顆粒過大，索引就無法發(fā)揮該有的性能。
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索引對于一個(gè)數(shù)據(jù)庫的影響相信大家一定了解，如果一個(gè)查詢命令進(jìn)入到數(shù)據(jù)庫中后，查詢優(yōu)化器沒有找到合適的索引，那么數(shù)據(jù)庫會(huì)進(jìn)行全集合掃描(在RDBMS中也叫全表掃描)，全集合查詢對于性能的影響是災(zāi)難性的。沒有索引的查詢就如同在詞典那毫無規(guī)律的海量詞匯中獲得某個(gè)你想要的詞匯，但這個(gè)詞典是沒有目錄的，只能通過逐頁來查找。這樣的查找可能會(huì)讓你耗費(fèi)幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間，但如果要求你查詢詞匯的頻率如同用戶訪問的頻率一樣的話。。。嘿嘿，我相信你一定會(huì)大喊“老子不干了！”。顯然計(jì)算機(jī)不會(huì)這樣喊，它一直是一個(gè)勤勤懇懇的員工，不論多么苛刻的請求他都會(huì)完成。
在MongoDB中索引的類型與RDBMS中大體一致，我們不做過多重復(fù)，我們來看一下在MongoDB中如何才能更高效的利用索引。
1.索引越少越好
索引可以極大地提高查詢性能，那么索引是不是越多越好？答案是否定的，并且索引并非越多越好，而是越少越好。每當(dāng)你建立一個(gè)索引時(shí)，系統(tǒng)會(huì)為你添加一個(gè)索引表，用于索引指定的列，然而當(dāng)你對已建立索引的列進(jìn)行插入或修改時(shí)，數(shù)據(jù)庫則需要對原來的索引表進(jìn)行重新排序，重新排序的過程非常消耗性能，但應(yīng)對少量的索引壓力并不是很大，但如果索引的數(shù)量較多的話對于性能的影響可想而知。所以在創(chuàng)建索引時(shí)需要謹(jǐn)慎建立索引，要把每個(gè)索引的功能都要發(fā)揮到極致，也就是說在可以滿足索引需求的情況下，索引的數(shù)量越少越好。
一. 隱式索引
//建立復(fù)合索引
db.test.ensureIndex({"age": 1,"no": 1,"name": 1 })
我們在查詢時(shí)可以迅速的將age,no字段進(jìn)行排序，隱式索引指的是如果我們想要排序的字段包含在已建立的復(fù)合索引中則無需重復(fù)建立索引。
db.test.find().sort("age": 1,"no": 1)
db.test.find().sort("age": 1)
如以上兩個(gè)排序查詢，均可使用上面的復(fù)合索引，而不需要重新建立索引。
二. 翻轉(zhuǎn)索引
//建立復(fù)合索引
db.test.ensureIndex({"age": 1})
翻轉(zhuǎn)索引很好理解，就是我們在排序查詢時(shí)無需考慮索引列的方向，例如這個(gè)例子中我們在查詢時(shí)可以將排序條件寫為"{"age": 0}"，依舊不會(huì)影響性能。
2.索引列顆粒越小越好
什么叫顆粒越小越好？在索引列中每個(gè)數(shù)據(jù)的重復(fù)數(shù)量稱為顆粒，也叫作索引的基數(shù)。如果數(shù)據(jù)的顆粒過大，索引就無法發(fā)揮該有的性能。例如，我們擁有一個(gè)"age"列索引，如果在"age"列中，30歲占了40%，如果現(xiàn)在要查詢一個(gè)30歲，名叫"Tom"的人，我們則需要在表的40%的數(shù)據(jù)中查詢，索引的作用大大降低。所以，我們在建立索引時(shí)要盡量將數(shù)據(jù)顆粒小的列放在索引左側(cè)，以保證索引發(fā)揮最大的作用。
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