MongoDB学习笔记20MongoDB的索引

MongoDB的索引和关系型数据库的索引概念和功能是相同的:

(1)不使用索引的搜索可以称为全表扫面,也就是说,服务器必须找完整个表才能查询整个结果;

(2)建立索引后搜索,查询在索引中搜索,在索引的条目中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置;这样的搜索比全表的搜索的速度要提高好几个数量级;

先向集合blog中添加1000000个文档:

> for (i=0;i<1000000;i++){
... db.users.insert(
... {"i":i,
... "username":"user"+1,
... "age":Math.floor(Math.random()*120),
... "created":new Date()});}
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>

在上述的集合中随机查询一个文档,使用explain函数来查看搜索过程中的信息:

> db.users.find({"username":"user101"}).explain()
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1000000,
"nscanned" : 1000000,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,
"nscannedAllPlans" : 1000000,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 7812,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 344,
"server" : "localhost.localdomain:27017",
"filterSet" : false
}
>

其中millies指明搜索花费的毫秒数为344毫秒;

其中n代表扫描全表后的搜索后的结果数为1,搜索并不知道username为user101的数量到底有几个,为优化查询将查询的结果限制为1个,这样在找到第一个文档后便停止搜索:

> db.users.find({"username":"user101"}).limit(1).explain()
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 102,
"nscanned" : 102,
"nscannedObjectsAllPlans" : 102,
"nscannedAllPlans" : 102,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"server" : "localhost.localdomain:27017",
"filterSet" : false
}
>

可以看到millis为0,因为扫描文档的数量极大减少了,查询几乎瞬间完成;

但是这个方法有缺陷,如果找users999999,仍然几乎扫描整个集合。

> db.users.find({"username":"user999999"}).limit(1).explain()
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1000000,
"nscanned" : 1000000,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,
"nscannedAllPlans" : 1000000,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 7812,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 321,
"server" : "localhost.localdomain:27017",
"filterSet" : false
}
>

花费几乎和搜索整个集合的的时间millis差不多为321,而且随着文档数量增加,查询花费的时间越长;

在username字段上创建索引:

> db.users.ensureIndex({"username":1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
>

再次查询users999999的用户:

> db.users.find({"username":"user999999"}).limit(1).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor username_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 85,
"indexBounds" : {
"username" : [
[
"user999999",
"user999999"
]
]
},
"server" : "localhost.localdomain:27017",
"filterSet" : false
}
>

花费的时间millis为85,比没有创建索引前的321要少很多;

当然索引会加快查询的速度,但是也有弊端,每次添加、删除、更新一个文档,MongoDB不仅要更新文档,还要更新文档上的索引;

每个集合只能有64个集合,挑选合适的字段建立索引非常重要。

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Database error: [Table 'ac_search_cache' is marked as crashed and should be repaired]

SELECT * FROM ac_search_cache WHERE hash = 'ea8a9b7dd963067e2db5d10d7044bac74ceaf084' LIMIT 1;