MongoDB - 索引底层原理和使用,聚合的使用(案例 + 演示)

目录

一、MongoDB 索引

1.1、说明

1.2、原理

1.3、操作

1.3.1、创建索引

1.3.2、查看集合索引列表

1.3.3、查看集合索引大小

1.3.4、删除集合所有索引

1.3.5、删除集合指定索引

1.3.6、创建复合索引

1.4、聚合

a) 统计每个作者写的文章数

b)统计每个作者各自文章中点赞量的最大值

c)统计每个作者各自文章中点赞量的最小值

d) 统计每个作者的平均点赞量

e)统计每个作者的所有文章内容(不会去重)

f)统计每个作者的所有文章内容(去重)

g) 获取每个作者第一个文章标题.

h)获取每个作者最后一个文章标题.


一、MongoDB 索引


1.1、说明

MongoDB 中的索引和 MySQL 索引十分类似,能够极大的提高查询效率,如果没有索引,就需要扫描全集数据,效率非常低.  索引是一种特殊的数据结构,存储在一个易于遍历的读取的数据集合中,是对数据库表中一列或多列值进行排序的一种结构.

1.2、原理

下图来自于 MongoDB 官方文档:Indexes — MongoDB Manual

MongoDB - 索引底层原理和使用,聚合的使用(案例 + 演示)_第1张图片

解释:

例如有一个 users 集合,每一个元素都含有 score 这个属性,现在如果需要查询分数小于 30 的文档,在没有索引的情况下就需要扫描全集数据,将符合条件的放到结果集中.

为了提升查询效率,我们就可以对 score 建立索引,建立索引的过程中就会对成绩按照我们建立索引的指定的参数,对分数进行升序或者降序排序,保存到索引库中.  这样,当查询分数小于 30 的文档时,就可以直接从排好序的分数索引中拿到分数对应的指针,进而拿到文档.

1.3、操作

1.3.1、创建索引

语法如下

db.集合名.createindex(keys, options)

 示例如下

> db.index.find();
{ "_id" : 0, "name" : "cyk0", "age" : 20 }
{ "_id" : 1, "name" : "cyk1", "age" : 21 }
{ "_id" : 2, "name" : "cyk2", "age" : 22 }
{ "_id" : 3, "name" : "cyk3", "age" : 23 }
{ "_id" : 4, "name" : "cyk4", "age" : 24 }
{ "_id" : 5, "name" : "cyk5", "age" : 25 }
{ "_id" : 6, "name" : "cyk6", "age" : 26 }
{ "_id" : 7, "name" : "cyk7", "age" : 27 }
{ "_id" : 8, "name" : "cyk8", "age" : 28 }
{ "_id" : 9, "name" : "cyk9", "age" : 29 }
> 
> db.index.createindex({name: 1, age: -1})
{
	"numIndexesBefore" : 1,
	"numIndexesAfter" : 2,
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"ok" : 1
}

语法中的 key 表示要创建的索引对象,1 表示按照升序创建索引,-1 表示降序创建索引.

options 表示一些可选参数,如下(黄色标记为常用参数):

Parameter

Type

Description

background

Boolean

建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。

有时候创建的索引特别大,就可能会阻塞,因此需要后台创建.

unique

Boolean

建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.

name

string

索引的名称。如果未指定,MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。

sparse

Boolean

对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为true的话,在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.

expireAfterSeconds

integer

指定一个以秒为单位的数值,完成 TTL设定,设定集合的生存时间。

v

index version

索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。

weights

document

索引权重值,数值在 1 到 99,999 之间,表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。

default_language

string

对于文本索引,该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语

language_override

string

对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 language.

例如指定索引的名称:

> db.index.createIndex({age: 1}, {name: 'age_index'});
{
	"numIndexesBefore" : 1,
	"numIndexesAfter" : 2,
	"createdCollectionAutomatically" : false,
	"ok" : 1
}
> 
> db.index.getIndexes();
[
	{
		"v" : 2,
		"key" : {
			"_id" : 1
		},
		"name" : "_id_"
	},
	{
		"v" : 2,
		"key" : {
			"age" : 1
		},
		"name" : "age_index"
	}
]
> 

1.3.2、查看集合索引列表

db.集合名.getIndexes()

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1.3.3、查看集合索引大小

db.集合名.totalIndexSize()

 

 

1.3.4、删除集合所有索引

db.集合名.dropIndexes()

MongoDB - 索引底层原理和使用,聚合的使用(案例 + 演示)_第3张图片

Ps:id 索引不会被删除.

1.3.5、删除集合指定索引

db.index.dropInde('索引名')

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1.3.6、创建复合索引

与 MySQL 的复合索引一样,一个索引值是由多个 key 进行维护的索引就是复合索引.

db.集合名.createIndex({key, key, ......})

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1.4、聚合

MongoDB 中的聚合主要用于处理 例如 求和、求差、平均值 等,并返回计算结果. 类似于 MySQL 中的 max()、count(*).

db.集合名.aggregate([{$group: {_id: '$要分组的字段', 自定义组名: {聚合表达式}}}])
表达式 描述 实例
$sum 计算总和。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg 计算平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push 将值加入一个数组中,不会判断是否有重复的值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet 将值加入一个数组中,会判断是否有重复的值,若相同的值在数组中已经存在了,则不加入。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

例如数据如下:

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作者 cyk 写了文章 aaa 和 bbb,作者 lyj 写了文章 ccc.  likes 表示点赞量.

a) 统计每个作者写的文章数

当然有需要,也可以对聚合的结果乘上一个倍数.

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b)统计每个作者各自文章中点赞量的最大值

c)统计每个作者各自文章中点赞量的最小值

d) 统计每个作者的平均点赞量

e)统计每个作者的所有文章内容(不会去重)

f)统计每个作者的所有文章内容(去重)

g) 获取每个作者第一个文章标题.

 

h)获取每个作者最后一个文章标题.

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