mongodb中关于索引的知识有哪些
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我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化,而程序的操作无非就是CURD,通常我们又会花费50%的时间在R上面,因为Read操作对用户来说是非常敏感的,处理不好就会被人唾弃。
从算法上来说有5种经典的查找,具体的可以参见我的算法速成系列,这其中就包括我们今天所说的“索引查找”,如果大家对MySQL比较了解的话,相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧。
我们首先插入10w数据,上图说话:
一:性能分析函数(explain)
好了,数据已经插入成功,既然我们要做分析,肯定要有分析的工具,幸好mongodb中给我们提供了一个关键字叫做“explain",那么怎么用呢?
还是看图,注意,这里的name字段没有建立任何索引,这里我就查询一个“name10000”的姓名。
仔细看红色区域,有几个我们关心的key。
cursor: 这里出现的是”BasicCursor",什么意思呢,就是说这里的查找采用的是“表扫描”,也就是顺序查找,很悲催啊。
nscanned: 这里是10w,也就是说数据库浏览了10w个文档,很恐怖吧,这样玩的话让人受不了啊。
n: 这里是1,也就是最终返回了1个文档。
millis: 这个就是我们最最最....关心的东西,总共耗时114毫秒。
二:建立索引(ensureIndex)
在10w条这么简单的集合中查找一个文档要114毫秒有一点点让人不能接收,好,那么我们该如何优化呢?mongodb中给我们带来了索引查找,看看能不能让我们的查询一飞冲天.....
这里我们使用了ensureIndex在name上建立了索引。”1“:表示按照name进行升序,”-1“:表示按照name进行降序。
我的神啊,再来看看这些敏感信息。
cursor: 这里出现的是”BtreeCursor",这么牛X,mongodb采用B树的结构来存放索引,索引名为后面的“name_1"。
nscanned: 数据库只浏览了一个文档就OK了。
n: 直接定位返回。
millis: 看看这个时间真的不敢相信,秒秒杀。
通过这个例子相信大家对索引也有了感官方面的认识了吧。
三:唯一索引
和sqlserver一样都可以建立唯一索引,重复的键值自然就不能插入,在mongodb中的使用方法是:
db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})
四:组合索引
有时候我们的查询不是单条件的,可能是多条件,比如查找出生在‘1989-3-2'名字叫‘jack'的同学,那么我们可以建立“姓名”和"生日“的联合索引来加速查询。
看到上图,大家或者也知道name跟birthday的不同,建立的索引也不同,升序和降序的顺序不同都会产生不同的索引,那么我们可以用getindexes来查看下person集合中到底生成了那些索引。
此时我们肯定很好奇,到底查询优化器会使用哪个查询作为操作,呵呵,还是看看效果图:
看完上图我们要相信查询优化器,它给我们做出的选择往往是最优的,因为我们做查询时,查询优化器会使用我们建立的这些索引来创建查询方案,如果某一个先执行完则其他查询方案被close掉,这种方案会被mongodb保存起来,当然如果非要用自己指定的查询方案,这也是可以的,在mongodb中给我们提供了hint方法让我们可以暴力执行。
五: 删除索引
可能随着业务需求的变化,原先建立的索引可能没有存在的必要了,可能有的人想说没必要就没必要呗,但是请记住,索引会降低CUD这三种操作的性能,因为这玩意需要实时维护,所以啥问题都要综合考虑一下,这里就把刚才建立的索引清空掉来演示一下:dropIndexes的使用。
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