MongoDB支持的索引类型


Posted in MongoDB onApril 11, 2022

MongoDB 4.2官方支持索引类型如下:

  • 单字段索引
  • 复合索引
  • 多键索引
  • 文本索引
  • 2dsphere索引
  • 2d索引
  • geoHaystack索引
  • 哈希索引

单字段索引

在单个字段上创建升序索引

handong1:PRIMARY> db.test.getIndexes()
[
	{
		"v" : 2,
		"key" : {
			"_id" : 1
		},
		"name" : "_id_",
		"ns" : "db6.test"
	}
]

在字段id上添加升序索引

handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({"id":1})
{
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"numIndexesBefore" : 1,
	"numIndexesAfter" : 2,
	"ok" : 1,
	"$clusterTime" : {
		"clusterTime" : Timestamp(1621322378, 1),
		"signature" : {
			"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
			"keyId" : NumberLong(0)
		}
	},
	"operationTime" : Timestamp(1621322378, 1)
}
handong1:PRIMARY> db.test.getIndexes()
[
	{
		"v" : 2,
		"key" : {
			"_id" : 1
		},
		"name" : "_id_",
		"ns" : "db6.test"
	},
	{
		"v" : 2,
		"key" : {
			"id" : 1
		},
		"name" : "id_1",
		"ns" : "db6.test"
	}
]
handong1:PRIMARY> db.test.find({"id":100})
{ "_id" : ObjectId("60a35d061f183b1d8f092114"), "id" : 100, "name" : "handong", "ziliao" : { "name" : "handong", "age" : 25, "hobby" : "mongodb" } }

上述查询可以使用新建的单字段索引。

在嵌入式字段上创建索引

handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({"ziliao.name":1})
{
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"numIndexesBefore" : 2,
	"numIndexesAfter" : 3,
	"ok" : 1,
	"$clusterTime" : {
		"clusterTime" : Timestamp(1621323677, 2),
		"signature" : {
			"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
			"keyId" : NumberLong(0)
		}
	},
	"operationTime" : Timestamp(1621323677, 2)
}

以下查询可以用的新建的索引。

db.test.find({"ziliao.name":"handong"})

在内嵌文档上创建索引

handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({ziliao:1})
{
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"numIndexesBefore" : 3,
	"numIndexesAfter" : 4,
	"ok" : 1,
	"$clusterTime" : {
		"clusterTime" : Timestamp(1621324059, 2),
		"signature" : {
			"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
			"keyId" : NumberLong(0)
		}
	},
	"operationTime" : Timestamp(1621324059, 2)
}

以下查询可以使用新建的索引。

db.test.find({ziliao:{ "name" : "handong", "age" : 25, "hobby" : "mongodb" }})

复合索引

创建复合索引

db.user.createIndex({"product_id":1,"type":-1})

以下查询可以用到新建的复合索引

db.user.find({"product_id":"e5a35cfc70364d2092b8f5d14b1a3217","type":0})

多键索引

基于一个数组创建索引,MongoDB会自动创建为多键索引,无需刻意指定。
多键索引也可以基于内嵌文档来创建。
多键索引的边界值的计算依赖于特定的规则。
查看文档:

handong1:PRIMARY> db.score.find()
{ "_id" : ObjectId("60a32d7f1f183b1d8f0920ad"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ { "english" : 90, "math" : 99, "physics" : 88 } ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a32d8b1f183b1d8f0920ae"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 99, 98, 97, 96 ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a32d9a1f183b1d8f0920af"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 100, 100, 100, 100 ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a32e8c1f183b1d8f0920b0"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ { "english" : 70, "math" : 99, "physics" : 88 } ], "is_del" : false }
{ "_id" : ObjectId("60a37b141f183b1d8f0aa751"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95 ] }
{ "_id" : ObjectId("60a37b1d1f183b1d8f0aa752"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95, 94 ] }
{ "_id" : ObjectId("60a37b221f183b1d8f0aa753"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95, 94, 93 ] }

创建score字段多键索引:

db.score.createIndex("score":1)
handong1:PRIMARY> db.score.find({"score":[ 96, 95 ]})
{ "_id" : ObjectId("60a37b141f183b1d8f0aa751"), "name" : "dandan", "age" : 30, "score" : [ 96, 95 ] }

查看执行计划:

handong1:PRIMARY> db.score.find({"score":[ 96, 95 ]}).explain()
{
	"queryPlanner" : {
		"plannerVersion" : 1,
		"namespace" : "db6.score",
		"indexFilterSet" : false,
		"parsedQuery" : {
			"score" : {
				"$eq" : [
					96,
					95
				]
			}
		},
		"queryHash" : "8D76FC59",
		"planCacheKey" : "E2B03CA1",
		"winningPlan" : {
			"stage" : "FETCH",
			"filter" : {
				"score" : {
					"$eq" : [
						96,
						95
					]
				}
			},
			"inputStage" : {
				"stage" : "IXSCAN",
				"keyPattern" : {
					"score" : 1
				},
				"indexName" : "score_1",
				"isMultiKey" : true,
				"multiKeyPaths" : {
					"score" : [
						"score"
					]
				},
				"isUnique" : false,
				"isSparse" : false,
				"isPartial" : false,
				"indexVersion" : 2,
				"direction" : "forward",
				"indexBounds" : {
					"score" : [
						"[96.0, 96.0]",
						"[[ 96.0, 95.0 ], [ 96.0, 95.0 ]]"
					]
				}
			}
		},
		"rejectedPlans" : [ ]
	},
	"serverInfo" : {
		"host" : "mongo3",
		"port" : 27017,
		"version" : "4.2.12",
		"gitVersion" : "5593fd8e33b60c75802edab304e23998fa0ce8a5"
	},
	"ok" : 1,
	"$clusterTime" : {
		"clusterTime" : Timestamp(1621326912, 1),
		"signature" : {
			"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
			"keyId" : NumberLong(0)
		}
	},
	"operationTime" : Timestamp(1621326912, 1)
}

可以看到已经使用了新建的多键索引。

文本索引

    为了支持对字符串内容的文本搜索查询,MongoDB提供了文本索引。文本(text )索引可以包含任何值为字符串或字符串元素数组的字段

db.user.createIndex({"sku_attributes":"text"})
db.user.find({$text:{$search:"测试"}})

查看执行计划:

handong1:PRIMARY> db.user.find({$text:{$search:"测试"}}).explain()
{
	"queryPlanner" : {
		"plannerVersion" : 1,
		"namespace" : "db6.user",
		"indexFilterSet" : false,
		"parsedQuery" : {
			"$text" : {
				"$search" : "测试",
				"$language" : "english",
				"$caseSensitive" : false,
				"$diacriticSensitive" : false
			}
		},
		"queryHash" : "83098EE1",
		"planCacheKey" : "7E2D582B",
		"winningPlan" : {
			"stage" : "TEXT",
			"indexPrefix" : {
				
			},
			"indexName" : "sku_attributes_text",
			"parsedTextQuery" : {
				"terms" : [
					"测试"
				],
				"negatedTerms" : [ ],
				"phrases" : [ ],
				"negatedPhrases" : [ ]
			},
			"textIndexVersion" : 3,
			"inputStage" : {
				"stage" : "TEXT_MATCH",
				"inputStage" : {
					"stage" : "FETCH",
					"inputStage" : {
						"stage" : "OR",
						"inputStage" : {
							"stage" : "IXSCAN",
							"keyPattern" : {
								"_fts" : "text",
								"_ftsx" : 1
							},
							"indexName" : "sku_attributes_text",
							"isMultiKey" : true,
							"isUnique" : false,
							"isSparse" : false,
							"isPartial" : false,
							"indexVersion" : 2,
							"direction" : "backward",
							"indexBounds" : {
								
							}
						}
					}
				}
			}
		},
		"rejectedPlans" : [ ]
	},
	"serverInfo" : {
		"host" : "mongo3",
		"port" : 27017,
		"version" : "4.2.12",
		"gitVersion" : "5593fd8e33b60c75802edab304e23998fa0ce8a5"
	},
	"ok" : 1,
	"$clusterTime" : {
		"clusterTime" : Timestamp(1621328543, 1),
		"signature" : {
			"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
			"keyId" : NumberLong(0)
		}
	},
	"operationTime" : Timestamp(1621328543, 1)
}

可以看到通过文本索引可以查到包含测试关键字的数据。
**注意:**可以根据自己需要创建复合文本索引。

2dsphere索引

创建测试数据

db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.291226, 39.981198 ] },
      name: "火器营桥",
      category : "火器营桥"
   }
)


db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.281452, 39.914226 ] },
      name: "五棵松",
      category : "五棵松"
   }
)

db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.378038, 39.851467 ] },
      name: "角门西",
      category : "角门西"
   }
)


db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.467833, 39.881581 ] },
      name: "潘家园",
      category : "潘家园"
   }
)

db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.468264, 39.914766 ] },
      name: "国贸",
      category : "国贸"
   }
)

db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.46618, 39.960213 ] },
      name: "三元桥",
      category : "三元桥"
   }
)

db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.400064, 40.007827 ] },
      name: "奥林匹克森林公园",
      category : "奥林匹克森林公园"
   }
)

添加2dsphere索引

db.places.createIndex( { loc : "2dsphere" } )
db.places.createIndex( { loc : "2dsphere" , category : -1, name: 1 } )

利用2dsphere索引查询多边形里的点

凤凰岭
[116.098234,40.110569]
天安门
[116.405239,39.913839]
四惠桥
[116.494351,39.912068]
望京
[116.494494,40.004594]

handong1:PRIMARY> db.places.find( { loc :
...                   { $geoWithin :
...                     { $geometry :
...                       { type : "Polygon" ,
...                         coordinates : [ [
...                                           [116.098234,40.110569] ,
...                                           [116.405239,39.913839] ,
...                                           [116.494351,39.912068] ,
...                                           [116.494494,40.004594] ,
...                                           [116.098234,40.110569]
...                                         ] ]
...                 } } } } )
{ "_id" : ObjectId("60a4c950d4211a77d22bf7f8"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.400064, 40.007827 ] }, "name" : "奥林匹克森林公园", "category" : "奥林匹克森林公园" }
{ "_id" : ObjectId("60a4c94fd4211a77d22bf7f7"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.46618, 39.960213 ] }, "name" : "三元桥", "category" : "三元桥" }
{ "_id" : ObjectId("60a4c94fd4211a77d22bf7f6"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.468264, 39.914766 ] }, "name" : "国贸", "category" : "国贸" }

可以看到把集合中包含在指定四边形里的点,全部列了出来。

利用2dsphere索引查询球体上定义的圆内的点

handong1:PRIMARY> db.places.find( { loc :
...                   { $geoWithin :
...                     { $centerSphere :
...                        [ [ 116.439518, 39.954751 ] , 2/3963.2 ]
...                 } } } )
{ "_id" : ObjectId("60a4c94fd4211a77d22bf7f7"), "loc" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 116.46618, 39.960213 ] }, "name" : "三元桥", "category" : "三元桥" }

返回所有半径为经度 116.439518 E 和纬度 39.954751 N 的2英里内坐标。示例将2英里的距离转换为弧度,通过除以地球近似的赤道半径3963.2英里。

2d索引

在以下情况下使用2d索引:

  • 您的数据库具有来自MongoDB 2.2或更早版本的旧版旧版坐标对。
  • 您不打算将任何位置数据存储为GeoJSON对象。

哈希索引

要创建hashed索引,请指定 hashed 作为索引键的值,如下例所示:

handong1:PRIMARY> db.test.createIndex({"_id":"hashed"})
{
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"numIndexesBefore" : 4,
	"numIndexesAfter" : 5,
	"ok" : 1,
	"$clusterTime" : {
		"clusterTime" : Timestamp(1621419338, 1),
		"signature" : {
			"hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
			"keyId" : NumberLong(0)
		}
	},
	"operationTime" : Timestamp(1621419338, 1)
}

注意事项

  • MongoDB支持任何单个字段的 hashed 索引。hashing函数折叠嵌入的文档并计算整个值的hash值,但不支持多键(即.数组)索引。
  • 您不能创建具有hashed索引字段的复合索引,也不能在索引上指定唯一约束hashed;但是,您可以hashed在同一字段上创建索引和升序/降序(即非哈希)索引:MongoDB将对范围查询使用标量索引。

 到此这篇关于MongoDB索引类型汇总分享的文章就介绍到这了,更多相关MongoDB索引内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

MongoDB 相关文章推荐
MongoDB使用profile分析慢查询的步骤
Apr 30 MongoDB
MongoDB 常用的crud操作语句
Jun 20 MongoDB
MongoDB orm框架的注意事项及简单使用
Jun 20 MongoDB
Mongo服务重启异常问题的处理方法
Jul 01 MongoDB
阿里云服务器部署mongodb的详细过程
Sep 04 MongoDB
centos8安装MongoDB的详细过程
Oct 24 MongoDB
MongoDB连接数据库并创建数据等使用方法
Nov 27 MongoDB
MongoDB数据库部署环境准备及使用介绍
Mar 21 MongoDB
MongoDB修改oplog大小的四种方法
Apr 11 MongoDB
MongoDB数据库之添删改查
Apr 26 MongoDB
NoSQL优缺点与MongoDB数据库简介
Jun 05 MongoDB
MongoDB支持的数据类型
Apr 11 #MongoDB
MongoDB误操作后使用oplog恢复数据
Apr 11 #MongoDB
mongoDB数据库索引快速入门指南
MongoDB数据库部署环境准备及使用介绍
一次线上mongo慢查询问题排查处理记录
Mar 18 #MongoDB
SpringBoot 整合mongoDB并自定义连接池的示例代码
Feb 28 #MongoDB
剖析后OpLog订阅MongoDB的数据变更就没那么难了
You might like
从Web查询数据库之PHP与MySQL篇
2009/09/25 PHP
php生成excel文件的简单方法
2014/02/08 PHP
PHP使用Face++接口开发微信公众平台人脸识别系统的方法
2015/04/17 PHP
Yii2隐藏frontend/web和backend/web的方法
2015/12/12 PHP
Linux平台PHP5.4设置FPM线程数量的方法
2016/11/09 PHP
JS特殊函数(Function()构造函数、函数直接量)区别介绍
2013/05/19 Javascript
用js提交表单解决一个页面有多个提交按钮的问题
2014/09/01 Javascript
js实现touch移动触屏滑动事件
2015/04/17 Javascript
Jquery easyui 实现动态树
2015/11/17 Javascript
封装好的javascript前端分页插件pagination
2016/01/04 Javascript
Angular.js与Bootstrap相结合实现手风琴菜单代码
2016/04/13 Javascript
js实现产品缩略图效果
2017/03/10 Javascript
React学习笔记之条件渲染(一)
2017/07/02 Javascript
ES6解构赋值实例详解
2017/10/31 Javascript
jQuery代码优化方法总结
2018/01/29 jQuery
vue中英文切换实例代码
2020/01/21 Javascript
js验证密码强度解析
2020/03/18 Javascript
解决vue scoped html样式无效的问题
2020/10/24 Javascript
在nuxt中使用路由重定向的实例
2020/11/06 Javascript
python实现web方式logview的方法
2015/08/10 Python
python urllib爬取百度云连接的实例代码
2017/06/19 Python
django富文本编辑器的实现示例
2019/04/10 Python
利用python3 的pygame模块实现塔防游戏
2019/12/30 Python
Django中的模型类设计及展示示例详解
2020/05/29 Python
python 使用elasticsearch 实现翻页的三种方式
2020/07/31 Python
解决PyCharm IDE环境下,执行unittest不生成测试报告的问题
2020/09/03 Python
戴尔新西兰官网:Dell New Zealand
2020/01/07 全球购物
英国钻石公司:British Diamond Company
2020/02/16 全球购物
EJB实例的生命周期
2016/10/28 面试题
工程专业应届生求职信
2014/02/19 职场文书
诚实守信演讲稿
2014/09/01 职场文书
公司合并协议书范本
2014/09/30 职场文书
高中生个性发展自我评价
2015/03/09 职场文书
经营目标责任书
2015/05/08 职场文书
小学运动会前导词
2015/07/20 职场文书
nginx location 带斜杠【 / 】与不带的区别
2022/04/13 Servers