MongoDB之索引

大数据量使用全集合查询，这是非常影响性能的，而索引可以加快查询效率，提高性能，所以这方面的知识也是必不可少的。

查询分析

explain()可以帮助我们分析查询语句性能。

语法

db.collection.find(...).explain()

案例及结果

案例

db.person.find({name:"plf"}).explain()

结果

{
"queryPlanner" : {
	"plannerVersion" : 1,
	"namespace" : "test.person",
	"indexFilterSet" : false,
	"parsedQuery" : {
	        "name" : {
	                "$eq" : "plf"
	        }
	},
	"winningPlan" : {
        "stage" : "FETCH",
        "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "keyPattern" : {
                    "name" : 1
            },
            "indexName" : "name_1",
            "isMultiKey" : false,
            "multiKeyPaths" : {
                    "name" : [ ]
            },
            "isUnique" : false,
            "isSparse" : false,
            "isPartial" : false,
            "indexVersion" : 2,
            "direction" : "forward",
            "indexBounds" : {
                    "name" : [
                            "[\"plf\", \"plf\"]"
                    ]
            }
        }
	},
	"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
    "executionSuccess" : true,
    "nReturned" : 1,
    "executionTimeMillis" : 0,
    "totalKeysExamined" : 1,
    "totalDocsExamined" : 1,
    "executionStages" : {
        "stage" : "FETCH",
        "nReturned" : 1,
        "executionTimeMillisEstimate" : 0,
        "works" : 2,
        "advanced" : 1,
        "needTime" : 0,
        "needYield" : 0,
        "saveState" : 0,
        "restoreState" : 0,
        "isEOF" : 1,
        "invalidates" : 0,
        "docsExamined" : 1,
        "alreadyHasObj" : 0,
        "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "nReturned" : 1,
            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
            "works" : 2,
            "advanced" : 1,
            "needTime" : 0,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 0,
            "restoreState" : 0,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "keyPattern" : {
                    "name" : 1
            },
            "indexName" : "name_1",
            "isMultiKey" : false,
            "multiKeyPaths" : {
                    "name" : [ ]
            },
            "isUnique" : false,
            "isSparse" : false,
            "isPartial" : false,
            "indexVersion" : 2,
            "direction" : "forward",
            "indexBounds" : {
                    "name" : [
                            "[\"plf\", \"plf\"]"
                    ]
            },
            "keysExamined" : 1,
            "seeks" : 1,
            "dupsTested" : 0,
            "dupsDropped" : 0,
            "seenInvalidated" : 0
    }
}
},
"serverInfo" : {
    "host" : ".",
    "port" : 27017,
    "version" : "3.5.11-226-g5831278",
    "gitVersion" : "."
},
"ok" : 1
}

结果注释

namespace：该值返回的是该query所查询的表
indexfilter：是否使用了索引过滤(index filter)
winningPlan：查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容
winningPlan.stage：最优执行计划的stage
winningPlan.inputStage：explain.queryPlanner.winningPlan.stage的child stage
winningPlan.inputStage.keyPattern：所扫描的index内容，此处是w:1与n:1
winningPlan.inputStage.indexName：winning plan所选用的index
winningPlan.inputStage.isMultiKey：是否是Multikey，此处返回是false，如果索引建立在array上，此处将是true
winningPlan.inputStage.direction：此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort({w:-1})将显示backward
winningPlan.inputStage.indexBounds：winningplan所扫描的索引范围。
rejectedPlans：其他执行计划（非最优而被查询优化器reject的）的详细返回


executionSuccess：是否执行成功
nReturned：查询的返回条数
executionTimeMillis：整体执行时间
totalKeysExamined：扫描索引条目的数量
totalDocsExamined：扫描文档的数量
executionStages.nReturned：意义与nReturned一样
executionStages.executionTimeMillisEstimate：意义与executionTimeMillis一样
executionStages.docsExamined：意义与totalDocsExamined一样
executionStages.executionStats.inputStage中：的与上述理解方式相同

stage分类

COLLSCAN：扫描整个集合 
IXSCAN：索引扫描 
FETCH：根据索引去检索选择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（与老版本的scanAndOrder:true一致）
LIMIT：使用limit限制返回数
SKIP：使用skip进行跳过 IDHACK：针对_id进行查
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
COUNTSCAN：count不使用用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

注意点

目前使用MongoDB版本为3.5所以explain()有所不同

• 1、explain()里面有可以选择不同的参数queryPlanner、executionStats和allPlansExecution，默认是queryPlanner，不同的参数返回值都不同.
• 2、explain()返回很多参数可以参考官方文档
• 3、queryPlanner模式下并不会去真正进行query语句查询，而是针对query语句进行执行计划分析并选出winning plan。

索引语法

创建索引

db.collection.createIndex(keys, options)

目前3.0版本以上建议使用db.collection.createIndex()代替db.collection.ensureIndex(keys, options)。

其中keys官方说明：包含字段和值对的文档，其中字段是索引键，值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引，请指定一个值1; 为了降序索引，指定一个值-1。

options的可选值

参数	类型	描述
background	布尔	可选的。在后台构建索引所以操作不会阻止其他数据库操作。指定true在后台构建。默认值是false。
unique	布尔	可选的。创建唯一索引，以便集合不接受索引键值与索引中现有值匹配的文档的插入或更新。
name	字符串	可选的。索引的名称。如果未指定，MongoDB通过连接索引字段的名称和排序顺序来生成索引名称。
partialFilterExpression	文件	可选的。如果指定，则索引仅引用与过滤器表达式匹配的文档。
sparse	布尔	可选的。如果true该索引仅引用具有指定字段的文档
expireAfterSeconds	整数	可选的。指定一个值（以秒为单位）作为TTL来控制MongoDB保留此集合中文档的时间。
storageEngine	文件	可选的。允许用户在创建索引时按每个索引配置存储引擎
collation	文件	可选的。指定索引的排序规则。

collation详情

collation: {
   locale: ,
   caseLevel: ,
   caseFirst: ,
   strength: ,
   numericOrdering: ,
   alternate: ,
   maxVariable: ,
   backwards: 
}
指定排序规则时，该locale字段是强制性的; 所有其他整理字段都是可选的。

---

db.collection.createIndexes([keyPattern,],options)

3.2版本中的新功能,在集合上创建一个或多个索引。

删除索引

db.collection.dropIndex(index)

---

db.collection.dropIndexes()

上述命令是删除_id字段以外的所有索引

MongoDB里面没有修改索引，只能先删除索引再创建索引。

查询索引

db.collection.getIndexes()