整理mongodb文档:索引

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整理mongodb文档:索引

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文章概叙

本文主要还是在shell下的操作。让大家了解下mongodb中index的用途，基本的索引的新增、查看、删除等，最后再提一嘴复合索引。

数据准备

大家都知道mongodb跟javaScript的关系，所以我就不解释为什么用下面的sql来创建百万条数据了，我可不想自己手动输入百万条数据。

db.test.insertMany(
    new Array(1000000).fill(1).map((v, index) => {
        return {
            index,
            single_digit: index % 10,
        }
    })
);

比如我们想要查询出所有的个位数为2的数据，我们用find方法查询，但是为了看下查询的状态，我们使用下面的sql，增加了explain方法

db.test.find({single_digit:2}).explain("executionStats")

explain 操作提供了查询信息，使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化
executionStats顾名思义，代表的是运行时候的状态，关于explain的后续会有一个博客讲解下，这儿主要是让大家知道正常情况下运行find方法的”消耗“,方便对后面做对比。

executionTimeMillis 代表的是运行的时间，显示的时间是1198ms。
totalDocsExamined 代表的是我们去检查的文档的总数，正好一百万，说明人家遍历了我们整个集合。
总结一句，find方法遍历了我们的文档，并且花费了1.198s的时间去返回我们想要的数据。

接着我们进入索引的范畴。

获取索引列表

db.test.getIndexes()

可以看到，默认有一个索引，叫做"_id",也就是唯一id，这个可以理解，毕竟人家是唯一id，而且官网上的解释也很清晰。
在创建集合期间，MongoDB 在_id字段上创建唯一索引。该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档。你不能将_id字段上的index删除。
其中，v表示的是当前索引系统的版本，其余的两个参数，分别代表索引的名字还有索引的内容，看完下面的介绍，肯定就会明白的。

创建索引

现在我们已经知道有一个默认的_id索引了，接下来需要创建一个关于single_digit的索引，方便我们后续的查询。

db.test.createIndex()

结合到我们的例子中，便是

db
    .test
    .createIndex({ single_digit: 1 })

其中，single_digit代表的是我们的索引字段。
1代表该索引使用升序方式排序，-1则表示使用降序。最主要是理解到单个索引是如何使用的。

对于单字段索引和排序操作，索引键的排序顺序(升序或降序)并不重要，因为MongoDB可以从任何方向遍历索引。

可以看到，现在创建了一个名字叫做single_digit_1的，而由于该索引只有一个字段，所以我们称呼为单字段索引。
再有了索引的条件下，我们重新用find方法查询下db

可以看到，在用了索引的条件下，使用了346ms的时间，查询了十万条数据，返回了十万条数据。
至此，我们可以理解为索引就是根据特定的条件，对数据进行分类，用户根据条件查询的时候，如果击中了索引的条件，就直接使用索引去查询，这样子能节省时间。
需要注意的是，如果索引已经存在了，再创建一个相同的索引的时候，是无效的，不做例子介绍了，可以自己再创建一个“single_digit”为-1的测试下。

删除索引

有了新增，也就有了删除，尤其是索引这种很占用内存的东西上

db
    .test
    .dropIndex('single_digit_1')

如果是删除所有的索引，可以使用

db
    .test
    .dropIndexs()

删除索引的方法没什么需要注意的，对我们来说，有参数就是删除特定索引，没有参数就是直接删除所有的索引

重建索引

首先，让我们将刚刚的single_digit索引加回来。此时，先贴一段话

db.collection.reIndex() may only be run on standalone instances. For
most users, the db.collection.reIndex() command is unnecessary.

大概翻译过来就是，对于大部分的用户来说，reIndex是不必要的。而且reIndex在6.0之后会被废弃，所以我依旧建议看看就行。
假设下面的情况，我们的数据库中现在有100万条数据，而现在的索引，是基于当前的数据建造的，那么如果我们再加入100万条数据，我们是否要重新去创建一次索引呢？首先答案是否定的，具体可以从stats方法去查看出当前数据的状态

db.test.stats()

其中可以看到当前的索引大小为10MB，而更新之前的大小为5MB.建议大家自己看看stats指令的作用。
实际开发中，reIndex的作用很小，如果有参数的时候，更新的是特定的索引，用法如下

db
    .test
    .reIndex({ "single_digit_1": 1 })

而当不赋予参数之后，则表示更新全部的索引

db
    .test
    .reIndex()

请注意，更新索引的代价是很高的。需要重新遍历一次数据去重建索引，所以很不建议，尤其是新手，要更新索引，必须先问下你的boss，然后再确定找个空闲的时间更新

知道了最简单的索引的创建、删除，以及对索引的"更新"，对于索引就有了大概的了解了。接下来重点放在索引的类型上。

复合索引

很多情况下，我们的查询并不是只有一个关键字段，假设一个系统中，我们要遍历出所有的广东省的男性，这时候我们的sql就需要两个条件，分别是男性以及广东省，此时就可以创建一个复合索引，如下（数据随便创建了几条）

db
    .orders
    .createIndex({ province: 1, gender: 1 })

复合索引中列出的字段的顺序很重要。索引将包含对文档的引用，这些文档首先按item字段的值排序，然后在该字段的每个值内item，按stock字段的值排序。有关更多信息，请参见排序顺序。
大概意思就是，当我们创建复合索引的时候，我们需要注意列出的字段的顺序。比如这儿列出的是省份,才是性别。
新手可以粗略的理解为后面使用index查询的时候，先击中省份，再击中性别，如果想要知道具体的，建议查询官网中关于mongodb的ESR。

复合索引能很大程度的降低查询的时间，但是有最多32个字段的限制，而且索引并不是越多越好的。过多的索引会造成很多的内存占用。

对于其他的索引类型。比如文本索引以及通配符索引，可以大概去官网查看下，如果写了，篇幅会过大，且新手没掌握的时候会云里雾里，所以我就不展开了。

最后的话

简单来说，索引的作用就是为了更快得查询数据，很多时候单字段的索引足够满足我们的需求，对于部分较为常用的数据，可以使用复合数据。
但是索引需要用到内存，本质上是将部分的数据做了处理后将其保存下来，方便我们的查询，但是盲目创建索引，会让自己的项目越来越卡顿。
如果想知道自己的sql是否使用了index，可以使用explain()指令，查看是否用的"IXSCAN"(索引查询),以及使用的是哪一个index。

不建议指定index的名字，所以博客中并没有指出如何设置name。