学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)

一、简介

      我们上一篇介绍了索引基本操作,通过db.collection.createIndex(keys, options)语法创建索引,我们继续介绍地理空间索引、索引的限制,使我们在MongoDB时能提高查询效率。

 

    索引的语法:

                db.collection.createIndex(keys,options)

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    options 参数说明

        学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)_第2张图片

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二.地理空间索引

      我们生活上用到地理位置越多越多,所以存储经纬度就多了,查地理位置就多了,为了提高在MongoDB查询效率,我们建立地理空间索引。

 

   1.创建地理空间索引

       语法:

            

        db.collection.createIndex({  : "2d" ,
                                     :  } ,
                                  { } )

     index-specification参数说明:

          { min : , max : }

   

     我们经常创建经纬度的格式有几种,例如:location:[ 50, 40 ]、location :{ lng :50 ,lat : 40}


> db.places.find()
{ "_id" :ObjectId("55ad0df063ea39b3057bdeef"), "onumber" : 1,"date" : "2015-07
-01", "cname" :"zcy", "location" : [ -10, 100 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e0463ea39b3057bdef0"), "onumber" : 2,"date" : "2015-07
-02", "cname" :"zcy", "location" : [ 10, 60 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e1663ea39b3057bdef1"), "onumber" : 3,"date" : "2015-07
-03", "cname" :"zcy", "location" : [ 100, 150 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e2463ea39b3057bdef2"), "onumber" : 4,"date" : "2015-07
-04", "cname" : "zcy","location" : [ 150, 200 ] }
{ "_id" :ObjectId("55ad0e3263ea39b3057bdef3"), "onumber" : 5,"date" : "2015-07
-05", "cname" :"zcy", "location" : [ -100, 100 ] }


  例子:

    >db.places.createIndex({location:"2d"})
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   地理空间索引默认值的范围为-180到180,如果值已经存在超过了200时,就会建索引失败:

         "errmsg" : "point not in interval of [ -180, 180 ] ::caused by :: { _id: ObjectId('55ad07bc63ea39b3057bdeed'),onumber: 5.0, date: \"2015-07-05\", cnam

e: \"zcy\", location: [ 100.0,200.0 ] }", "code" : 13027

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     我们可以建立一个二维地理空间索引的位置范围以外的默认,创建索引时使用最小和最大选项。

     

     语法:

           

      db.collection.createIndex( { : "2d" } ,
                                 {min :  , max :  } )

     例子:

      >db.places.createIndex({location:"2d"},{min:-200,max:200})

    地理空间索引默认值的范围为-200到200

 

  2.查询平面上的点

      我们可以使用$near或者geoNear Command查询,可以使用limit()函数,若不指定,默认是返回100条文档。

 

    (1)      精确的查询

                例子:

       > db.places.find({location:[60,100]})

        

       我们查询经纬度为[60,100]

 

   (2)  $near查询

  

        我们需要查询范围内的经纬度有哪些

       语法:

    db.collection.find( { :
                         {$near : [  ,  ]
                      } } )


    例子:

      > db.places.find({location:{$near:[100,200]}})

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       我们查询目标点[100,200]距离最近的100个点,然后是按最接近的排序

 

(3)geoNearCommand查询


      geoNear Command查询根db.collection.find()查询相似

    

     语法:

    db.runCommand( { geoNear:, near: [  ,  ] } )

    例子:

      

     
  > db.runCommand( {geoNear:"places", near: [ -100,100] } )
{
        "results" :[
                {
                       "dis" : 0,
                       "obj" : {
                               "_id" : ObjectId("55ad0e3263ea39b3057bdef3"),
                               "onumber" : 5,
                               "date" : "2015-07-05",
                               "cname" : "zcy",
                               "location" : [
                                        -100,
                                        100
                               ]
                        }
                },
                {
                       "dis" : 90,
                       "obj" : {
                               "_id" : ObjectId("55ad0df063ea39b3057bdeef"),
                               "onumber" : 1,
                               "date" : "2015-07-01",
                               "cname" : "zcy",
                               "location" : [
                                       -10,
                                        100
                               ]
                        }
                },
                {
                       "dis" : 117.04699910719626,
                       "obj" : {
                               "_id" : ObjectId("55ad0e0463ea39b3057bdef0"),
                               "onumber" : 2,
                               "date" : "2015-07-02",
                               "cname" : "zcy",
                                "location" : [
                                        10,
                                        60
                               ]
                        }
                },
                {
                       "dis" : 206.15528128088303,
                       "obj" : {
                               "_id" : ObjectId("55ad0e1663ea39b3057bdef1"),
                               "onumber" : 3,
                               "date" : "2015-07-03",
                               "cname" : "zcy",
                               "location" : [
                                        100,
                                        150
                               ]
                        }
                },
                {
                        "dis" : 269.2582403567252,
                       "obj" : {
                               "_id" : ObjectId("55ad0e2463ea39b3057bdef2"),
                               "onumber" : 4,
                               "date" : "2015-07-04",
                               "cname" : "zcy",
                               "location" : [
                                        150,
                                        200
                               ]
                        }
                }
        ],
        "stats" : {
               "nscanned" : NumberLong(5),
               "objectsLoaded" : NumberLong(5),
               "avgDistance" : 136.4921041489609,
               "maxDistance" : 269.2582403567252,
               "time" : 52
        },
        "ok" : 1
}

 

4.查询曲面上定义的点

 (1)$box

 (2)$polygon

( 3)$center(defines a circle)

  这边就不做具体介绍了,可以到官方文档查看:http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/query-a-2d-index/


 三.索引的限制

  我们第二章介绍索引的基本创建,我们现在创建索引时加上限制条件,比如唯一索引等


   1.      唯一索引

           

       对字段设置唯一索引时,可以保证字段都是唯一性

               

        语法:

     db.collection.createIndex({field1:boolean, field2:boolean },{unique: true})

      (1)新建唯一索引

               例子:  

          > db.orders.createIndex({onumber:1},{unique:true})

                 我们创建了onumber为唯一索引

                 当我们插入相同的onumber时,会新增失败

                    学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)_第7张图片


               说明:我们在新建字段为唯一索引时,对应的字段不存在,索引会将其作为null存储,如果对文档新增第一条时,没保存字段对应的值时,会以null保存,第二条还是对指定字段对应的值,新增数据时,之前已经存在null,所以会导致新增失败。

 

  (2)对文档中已经存在的相同的字段新建唯一索引

 

           我们文档中已经有数据时,我们新建唯一索引

          例子:

       >db.orders.createIndex({onumber:1},{unique:true})
                   学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)_第8张图片 学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)_第9张图片

 

       我们集合中的onumber字段值已经有重复,所以会导致创建唯一性索引失败

       

       唯一索引不能够创建在具有重复值的键上,如果你一定要在这样的键上创建,使用dropDups参数,系统对重复值的键上只保留第一条记录,剩下的记录会被删除

   例子:

      >db.orders.createIndex({onumber:1},{unique:true,dropDups:true})

    2.      索引的名称

            我们之前在创建索引时,没指定索引名称,MongoDB会生成一个默认的索引名称,我们可以通过name参数来指定我们新建索引的名称

            语法:

          db.collection.createIndex({field1:boolean,field2:boolean },{name: "index_name"}) 

         例子:

        >db.orders.createIndex({onumber:1},{name:"index_onumber"})
                 学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)_第10张图片

  

         我们onumber字段新建一个索引名称为index_onumber的索引

 

   3.      后台方式创建索引

             background 在创建索引时,会阻塞MongoDB其它操作,比如查询MongoDB时,background为trues时可指定以后台方式创建索引,默认值时false

 

            语法:

         db.collection.createIndex({{field1:boolean,field2:boolean }} },{background: true})

            例子:

         > db.orders.createIndex({cname:1},{background:true})

     4.      稀疏索引  

         sparse:稀疏索引只包含有索引字段的文档,即使索引字段包含空值,指数跳过缺少索引字段。索引是“稀疏的”,因为它不包含集合的所有文档。与之相反,非稀疏索引中包含一个集合中的所有文档,这些文档中不包含索引字段的空值。类似于$exists用来判断一个field是否存在


        语法

        db.collection.createIndex({{field1:boolean,field2:boolean }} },{ sparse: true})

        例子:

       >db.orders.createIndex({onumber:1},{sparse:true})
             学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)_第11张图片

 

        我们查询时,onumber为null为4条记录,我们以onumber为nul做为查询条件时,没使用到索引。

 

        而我们以onumber为1作为查询条件时,有使用到索引。

         学习MongoDB 八: MongoDB索引(索引限制条件)(二)_第12张图片

 

            稀疏索引只包含有索引字段的文档,即使索引字段包含空值,指数跳过缺少索引字段

 

 

四、索引的信息

 

  1.        强制索引

      我们在对MongoDB查询时,可以使用hint强制用某个索引

    语法:

    db. collection.find().hint(“index_name”)

       例子:

    >db.orders.find({onumber:1}).hint("onumber_1")

     我们强制使用onumber 字段索引名称为onumber_1的索引

 

     MongoDB的查询优化器非常智能,会替你选择该用哪个索引,多数情况下不需要指定的。

 

   2.        执行计划

 

      MongoDB 提供了一个 explain 命令让我们获知系统如何处理查询请求。利用 explain 命令,我们可以很好地观察系统如何使用索引来加快检索,同时可以针对性优化索引。

>db.orders.find({onumber:1}).hint("onumber_1").explain()
{
       "cursor" : "BtreeCursor onumber_1",
       "isMultiKey" : false,
       "n" : 1,
       "nscannedObjects" : 1,
       "nscanned" : 1,
       "nscannedObjectsAllPlans" : 1,
       "nscannedAllPlans" : 1,
       "scanAndOrder" : false,
       "indexOnly" : false,
       "nYields" : 0,
       "nChunkSkips" : 0,
       "millis" : 77,
       "indexBounds" : {
                "onumber" : [
                        [
                                1,
                                1
                        ]
                ]
       },
       "server" : "zhengcy-PC:27017",
       "filterSet" : false
}


 

  对一些比较重要的参数说明

    1) n:当前查询返回的文档数量。

    2)millis:当前查询所需时间,毫秒数。

   3)indexBounds:当前查询具体使用的索引。

   4)nscanned:扫描document的行数。

   5)cursor:返回游标类型(BasicCursor和BtreeCursor),我们这边使用BtreeCursor类型。

   6)nscannedObjects:被扫描的文档数量。

   7)scanAndOrder:是否在内存中排序。





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