MongoDB数据库中索引和explain的使用教程

2023-09-26 14:36:06 301

前言

本文主要给大家介绍了关于MongoDB中索引和explain使用的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍：

mongodb索引使用

作用

索引通常能够极大的提高查询。
索引是一种数据结构，他搜集一个集合中文档特定字段的值。
B-Tree索引来实现。

创建索引

db.collection.createIndex(keys,options)

keys

keys由文档字段和索引类型组成。如{"name":1}
key表示字段value1,-1 1表示升序，-1降序

options

options创建索引的选项。

参数	类型	描述
background	boolean	创建索引在后台运行，不会阻止其他对数据库操作
unique	boolean	创建唯一索引，文档的值不会重复
name	string	索引名称，默认是：字段名_排序类型开始排序
sparse	boolean	过滤掉null，不存在的字段

查看索引

db.collection.getIndexes()

{
"v":1,
"key":{
"_id":1
},
"name":"_id_",
"ns":"leyue.userdatas"
},
{
"v":1,
"key":{
"name":1//索引字段
},
"name":"name_1",//索引名称
"ns":"leyue.userdatas"
}

删除索引

db.collection.dropIndex(index)删除指定的索引。

db.collection.dropIndexes()删除除了_id以外的所有索引。

index是字符串表示按照索引名称name删除字段。
index是{字段名称:1}表示按照key删除索引。

创建/查看/删除示例

查看数据

db.userdatas.find()
{"_id":ObjectId("597f357a09c84cf58880e412"),"name":"u3","age":32}
{"_id":ObjectId("597f357a09c84cf58880e411"),"name":"u4","age":30,"score":[7,4,2,0]}
{"_id":ObjectId("597fcc0f411f2b2fd30d0b3f"),"age":20,"score":[7,4,2,0,10,9,8,7],"name":"lihao"}
{"_id":ObjectId("597f357a09c84cf58880e413"),"name":"u2","age":33,"wendang":{"yw":80,"xw":90}}
{"_id":ObjectId("5983f5c88eec53fbcd56a7ca"),"date":ISODate("2017-08-04T04:19:20.693Z")}
{"_id":ObjectId("597f357a09c84cf58880e40e"),"name":"u1","age":26,"address":"中国砀山"}
{"_id":ObjectId("597f357a09c84cf58880e40f"),"name":"u1","age":37,"score":[10,203,12,43,56,22]}
{"_id":ObjectId("597f357a09c84cf58880e410"),"name":"u5","age":78,"address":"chinabeijingchaoyang"}

给字段name创建索引

//创建索引
db.userdatas.createIndex({"name":1})

{
"createdCollectionAutomatically":false,
"numIndexesBefore":1,
"numIndexesAfter":2,
"ok":1
}


//查看索引
db.userdatas.getIndexes()

[
{
"v":1,
"key":{
"_id":1
},
"name":"_id_",
"ns":"leyue.userdatas"
},
{
"v":1,
"key":{
"name":1
},
"name":"name_1",
"ns":"leyue.userdatas"
}
]

给字段name创建索引并命名为myindex

db.userdatas.createIndex({"name":1})

db.userdatas.createIndex({"name":1},{"name":"myindex"})

db.userdatas.getIndexes()
[
{
"v":1,
"key":{
"_id":1
},
"name":"_id_",
"ns":"leyue.userdatas"
},
{
"v":1,
"key":{
"name":1
},
"name":"myindex",
"ns":"leyue.userdatas"
}
]

给字段name创建索引创建的过程在后台执行

当mongodb集合里面的数据过大时创建索引很耗时，可以在放在后台运行。

db.userdatas.dropIndex("myindex")

db.userdatas.createIndex({"name":1},{"name":"myindex","background":true})

给age字段创建唯一索引

db.userdatas.createIndex({"age":-1},{"name":"ageIndex","unique":true,"sparse":true})

db.userdatas.getIndexes()

[
{
"v":1,
"key":{
"_id":1
},
"name":"_id_",
"ns":"leyue.userdatas"
},
{
"v":1,
"key":{
"name":1
},
"name":"myindex",
"ns":"leyue.userdatas",
"background":true
},
{
"v":1,
"unique":true,
"key":{
"age":-1
},
"name":"ageIndex",
"ns":"leyue.userdatas",
"sparse":true
}
]

//插入一个已存在的age
db.userdatas.insert({"name":"u8","age":32})


WriteResult({
"nInserted":0,
"writeError":{
"code":11000,
"errmsg":"E11000duplicatekeyerrorindex:leyue.userdatas.$ageIndexdupkey:{:32.0}"
}
})

创建复合索引

db.userdatas.createIndex({"name":1,"age":-1})

db.userdatas.getIndexes()
[
{
"v":1,
"key":{
"_id":1
},
"name":"_id_",
"ns":"leyue.userdatas"
},
{
"v":1,
"key":{
"name":1,
"age":-1
},
"name":"name_1_age_-1",
"ns":"leyue.userdatas"
}
]

所有的字段都存在集合system.indexes中

db.system.indexes.find()
{"v":1,"key":{"_id":1},"name":"_id_","ns":"leyue.userdatas"}
{"v":1,"key":{"_id":1},"name":"_id_","ns":"leyue.scores"}
{"v":1,"key":{"_id":1},"name":"_id_","ns":"leyue.test"}
{"v":1,"key":{"user":1,"name":1},"name":"myindex","ns":"leyue.test"}
{"v":1,"key":{"_id":1},"name":"_id_","ns":"leyue.mycapped"}
{"v":1,"key":{"user":1},"name":"user_1","ns":"leyue.test"}
{"v":1,"key":{"name":1},"name":"myindex","ns":"leyue.userdatas"}

索引总结

1:创建索引时,1表示按升序存储,-1表示按降序存储。

2:可以创建复合索引,如果想用到复合索引,必须在查询条件中包含复合索引中的前N个索引列

3:如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话,

MongoDB可以智能的帮助我们调整该顺序,以便使复合索引可以为查询所用。

4:可以为内嵌文档创建索引,其规则和普通文档创建索引是一样的。

5:一次查询中只能使用一个索引,$or特殊,可以在每个分支条件上使用一个索引。

6:$where,$exists不能使用索引,还有一些低效率的操作符,比如:$ne,$not,$nin等。

7:设计多个字段的索引时,应该尽量将用于精确匹配的字段放在索引的前面。

explain使用

语法

db.collection.explain().

explain()可以设置参数：

queryPlanner。
executionStats。
allPlansExecution。

示例

for(vari=0;i<100000;i++){
db.test.insert({"user":"user"+i});
}

没有使用索引

db.test.explain("executionStats").find({"user":"user200000"})
{
"queryPlanner":{
"plannerVersion":1,
"namespace":"leyue.test",
"indexFilterSet":false,
"parsedQuery":{
"user":{
"$eq":"user200000"
}
},
"winningPlan":{
"stage":"COLLSCAN",
"filter":{
"user":{
"$eq":"user200000"
}
},
"direction":"forward"
},
"rejectedPlans":[]
},
"executionStats":{
"executionSuccess":true,
"nReturned":2,
"executionTimeMillis":326,
"totalKeysExamined":0,
"totalDocsExamined":1006497,
"executionStages":{
"stage":"COLLSCAN",
"filter":{
"user":{
"$eq":"user200000"
}
},
"nReturned":2,
"executionTimeMillisEstimate":270,
"works":1006499,
"advanced":2,
"needTime":1006496,
"needYield":0,
"saveState":7863,
"restoreState":7863,
"isEOF":1,
"invalidates":0,
"direction":"forward",
"docsExamined":1006497
}
},
"serverInfo":{
"host":"lihaodeMacBook-Pro.local",
"port":27017,
"version":"3.2.1",
"gitVersion":"a14d55980c2cdc565d4704a7e3ad37e4e535c1b2"
},
"ok":1
}

executionStats.executionTimeMillis:query的整体查询时间。
executionStats.nReturned:查询返回的条目。
executionStats.totalKeysExamined：索引扫描条目。
executionStats.totalDocsExamined：文档扫描条目。

executionTimeMillis=326query执行时间

nReturned=2返回两条数据

totalKeysExamined=0没有用到索引

totalDocsExamined全文档扫描

理想状态：

nReturned=totalKeysExamined&totalDocsExamined=0

Stage状态分析

stage	描述
COLLSCAN	全表扫描
IXSCAN	扫描索引
FETCH	根据索引去检索指定document
SHARD_MERGE	将各个分片返回数据进行merge
SORT	表明在内存中进行了排序
LIMIT	使用limit限制返回数
SKIP	使用skip进行跳过
IDHACK	针对_id进行查询
SHARDING_FILTER	通过mongos对分片数据进行查询
COUNT	利用db.coll.explain().count()之类进行count运算
COUNTSCAN	count不使用Index进行count时的stage返回
COUNT_SCAN	count使用了Index进行count时的stage返回
SUBPLA	未使用到索引的$or查询的stage返回
TEXT	使用全文索引进行查询时候的stage返回
PROJECTION	限定返回字段时候stage的返回

对于普通查询，我希望看到stage的组合(查询的时候尽可能用上索引)：

Fetch+IDHACK

Fetch+ixscan

Limit+（Fetch+ixscan）

PROJECTION+ixscan

SHARDING_FITER+ixscan

COUNT_SCAN

不希望看到包含如下的stage：

COLLSCAN(全表扫描),SORT(使用sort但是无index),不合理的SKIP,SUBPLA(未用到index的$or),COUNTSCAN(不使用index进行count)

使用索引

db.test.createIndex({"user":1},{"name":"myindex","background":true})

db.test.explain("executionStats").find({"user":"user200000"})
{
"queryPlanner":{
"plannerVersion":1,
"namespace":"leyue.test",
"indexFilterSet":false,
"parsedQuery":{
"user":{
"$eq":"user200000"
}
},
"winningPlan":{
"stage":"FETCH",
"inputStage":{
"stage":"IXSCAN",
"keyPattern":{
"user":1
},
"indexName":"myindex",
"isMultiKey":false,
"isUnique":false,
"isSparse":false,
"isPartial":false,
"indexVersion":1,
"direction":"forward",
"indexBounds":{
"user":[
"[\"user200000\",\"user200000\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans":[]
},
"executionStats":{
"executionSuccess":true,
"nReturned":2,
"executionTimeMillis":0,
"totalKeysExamined":2,
"totalDocsExamined":2,
"executionStages":{
"stage":"FETCH",
"nReturned":2,
"executionTimeMillisEstimate":0,
"works":3,
"advanced":2,
"needTime":0,
"needYield":0,
"saveState":0,
"restoreState":0,
"isEOF":1,
"invalidates":0,
"docsExamined":2,
"alreadyHasObj":0,
"inputStage":{
"stage":"IXSCAN",
"nReturned":2,
"executionTimeMillisEstimate":0,
"works":3,
"advanced":2,
"needTime":0,
"needYield":0,
"saveState":0,
"restoreState":0,
"isEOF":1,
"invalidates":0,
"keyPattern":{
"user":1
},
"indexName":"myindex",
"isMultiKey":false,
"isUnique":false,
"isSparse":false,
"isPartial":false,
"indexVersion":1,
"direction":"forward",
"indexBounds":{
"user":[
"[\"user200000\",\"user200000\"]"
]
},
"keysExamined":2,
"dupsTested":0,
"dupsDropped":0,
"seenInvalidated":0
}
}
},
"serverInfo":{
"host":"lihaodeMacBook-Pro.local",
"port":27017,
"version":"3.2.1",
"gitVersion":"a14d55980c2cdc565d4704a7e3ad37e4e535c1b2"
},
"ok":1
}

executionTimeMillis:0

totalKeysExamined:2

totalDocsExamined:2

nReturned:2

stage:IXSCAN

使用索引和不使用差距很大，合理使用索引，一个集合适合做4-5个索引。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对毛票票的支持。

相关文章

http://www.mongoing.com/eshu_explain3

https://docs.mongodb.com/v3.2/reference/explain-results/#queryplanner

MongoDB数据库中索引和explain的使用教程

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