MongoDB系列6：MongoDB索引的介绍

邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！

本文是第6篇，主要讲述MongoDB索引的介绍的使用和配置的实战经验，非常值得一看。

前面系列文章：

MongoDB安全实战之Kerberos认证

MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具

MongoDB安全实战之审计

MongoDB安全实战之SSL协议加密

MongoDB安全实战之网络安全加固

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1

1、前言

和关系型数据库一样，MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录，可以快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器可以快速地返回结果集。

2

 2、MongoDB支持的索引类型

 在MongoDB主要支持以下几种索引类型：

• ·单列索引

• ·复合索引

• ·多键索引

• ·全文索引

• ·地理空间索引

• ·哈希索引

2.1

2.1 单列索引

 在MongoDB中，每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。

创建单列索引可以使用以下语法：

db.collection.createIndex( { keyname : -1 } )

这里的keyname表示键名；

-1表示索引值按降序排列；

1表示索引值按升序排列；

创建单列唯一索引使用以下语法：

db.collection.createIndex( {keyname : -1},{“unique” : true})

MongoDB索引默认创建的是B树索引。

2.2

2.2 复合索引 

MongoDB支持在多列上创建索引。

创建复合索引可以使用以下语法：

db.collection.createIndex( { <field1> :<type>,<field2> : <type> , ......} )

例如，集合test，记录如下：

在name和age列创建复合索引如下：

db.test.createIndex({ “name” : 1, ”age” : 1 })

注：复合索引不能包含哈希索引列。

2.3

2.3 多键索引

如果索引字段的值为数组，MongoDB会创建数组中的每个元素的索引键（即多键索引），不需要明确指定多键型。

和单列索引语法一样，多键索引创建语法如下：

db.collection.createIndex({ <field> : <1 or -1> } )

注：哈希索引不能是多键。

2.4

2.4 全文索引

MongoDB提供全文索引支持文本搜索查询字符串内容。全文索引可以是其值为字符串或字符串元素的数组的字段。目前，MongoDB集合最多只支持一个全文索引。

2.4.1 全文索引版本历史

从MongoDB 3.2开始，MongoDB全文索引默认的版本为Version3.

从MongoDB 2.6开始使用Version 2的全文索引为默认版本，MongoDB2.6和3.0都使用Version 2.

MongoDB 2.4则只支持Version 1的全文索引。

当创建全文索引时，想覆盖默认版本，可以使用选项{ “2dsphereIndexVersion” : <version> }

2.4.2 全文索引创建与索引名称

创建全文索引语法如下：

db.collection.createIndex( { <fields> : “text” } )

也可以在多列上创建全文索引：

db.collection.createIndex( { <fields1> : “text”,<fields2> : “text”,......} )

全文索引默认名称为“索引列名”加上“_text”，例如：

像上面创建的全文索引，默认的索引名称为content_text_name_text_sex_text。

由于索引名称长度的限制，以及删除索引的方便，可以在创建索引给索引命令。

db.test.createIndex({bigdata:”text”,”name”:”text”,”sex”:”text”},{name:”NewTextIndex”})

2.4.3 全文索引的权重

对于全文索引，索引字段的权重表示相对于全文索引中的其他索引字段的重要性。索引列的默认权重为1。调整索引列的权重，可以使用包含weights选项的db.collection.createIndex()方法。

注：选择权重时需要注意防止索引重建。

例子，集合blog，文档如下：

现在，创建一个包含三个字段的全文索引，并将权重分配给两个字段：

db.blog.createIndex(

{ content : “text”,keywords : “text”, about:”text” },

{ weights : {content : 10, keywords : 5 }, name: “TextIndex” }

)

则全文索引有以下字段和权重：

·content权重10

·keywords权重5

·about有默认权重1

2.4.4 通配符全文索引

创建多个字段的全文索引时，还可以使用通配符($**)。通配符全文索引，索引每一个包含字符串数据集合中的每个文档。以下是创建一个全文索引使用通配符语法：

db.collection.createIndex({ “$**”:”text” } )

如果不确定哪些文本字段在查询条件中，此类索引是有用的。

2.4.5 不区分大小写

Version 3的全文索引不区分大小写，而早期版本的全文索引只对[A-z]不区分大小写，对于所有其他字符，则视为不同。

2.4.6 全文索引的限制

·一个集合最多支持一个全文索引；

·在一个包含$text的查询表达式中不能用hint()提示；

·排序操作不能从全文索引中获得排序顺序；

2.4.7 存储需求和性能成本

·全文索引可以是大的。它们为每一个插入的文档在每个索引字段中包含一个唯一的索引词。

·构建全文索引与构建一个大型多键索引非常相似，而且相同数据下，比构建一个简单的有序索引要长。

·当在现有集合上构建一个大型全文索引时，确保打开的文件描述符有足够高的限制。

·全文索引会影响插入效率，因为MongoDB必须为每一个新的源文档的每一个唯一索引词添加索引。

2.5

2.5 地理空间索引

 随着移动设备的应用的爆发式增长，有一种查询变得越来越流行：找到离当前位置最近的N个场所。MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引，称作地理空间索引。地理空间索引分2dsphere索引和2d索引。

2.5.1 2dsphere索引

2dsphere索引支持GeoJSON地理空间格式或传统的坐标对格式数据存储。

2dsphere索引创建语法：

db.collection.createIndex({<field> : “2dsphere”} )

这里的field的值必须是GeoJSON对象或传统的坐标对。

例如：下面的places集合，其中loc键是GeoJSON格式数据。

现在loc列，创建一个2d球面索引。

db.places.createIndex( { loc : “2dsphere” } )

查询离[-73.88,40.78]点（即飞机场）最近的10个文档：

db.runCommand( { geoNear : “places”, near : [-73.88,40.78],num : 10})

或

db.places.find( { “loc” : { $near : [-73.88,40.78]}}).limit(10)

注意事项：

·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多只有1个2dsphere索引或2d索引；而地理空间查询操作（例如，$near和$geoWithin）允许集合具有多个地理空间索引。

·2dsphere索引的字段必须是GeoJSON格式数据或传统坐标对格式数据。

·不能在分片的集合中使用片键做2dsphere索引，但是可以在一个分片集合中，使用非片键列创建2dsphere索引。

2.5.2 2d索引

1) 2d索引创建语法：

db.collection.createIndex ( { <location field> : “2d” ,

<additionalfield> : <value> } ,

{<index-specification options> })

其中，<index-specificationoptions>选项可以是下列可选的选项：

{ min : <lower bound> , max : <upper bound>, bits :<bit precision> }

2) 2d索引的位置范围：

默认情况下，2d索引假定经度和纬度，边界为-180到180，如果文档中的坐标数据在范围之外，MongoDB就会返回一个错误。

3) 定义2d索引的位置精度：

默认情况下，传统坐标对上的2d索引使用26位精度，大致相当于2英尺或60厘米的精确度，默认范围-180到180。精度是衡量大小用来存储位置数据的Geohash值位。可以配置高达32位精度的地理空间索引。

    索引精度不会影响查询精度。实际的网格坐标总是用于最终的查询处理。降低精度的好处使插入操作使用更少空间和处理开销较低。更高精度的一个好处是查询扫描索引的较小部分以返回结果。

配置非默认位置精度，在创建索引时可以使用位选项：

db.collection.createIndex( {<location field> : “<indextype>”},

{ bits: <bit precision> } )

注意事项：

·geoNear命令和$geoNear管道要求集合最多只有1个2dsphere索引或2d索引；而地理空间查询操作（例如，$near和$geoWithin）允许集合具有多个地理空间索引。

·如果位置数据是GeoJSON格式数据对象，应使用2dsphere索引，而不是2d索引。

·同样，能在分片的集合中使用片键做2d索引，但是可以在一个分片集合中，使用非片键列创建2d索引。

2.6

2.6 哈希索引

1) 哈希索引的创建语法：

db.collection.createIndex({ _id : “hashed”} )

哈希索引支持分片使用哈希片键。基于分片使用哈希索引的字段作为片键在分片集群分区数据。

在分片集合中，使用哈希索引作为片键结果得到更加随机分布的数据。

2) 哈希函数

哈希索引使用哈希函数来计算的索引字段的值的哈希。哈希函数折叠嵌入式文档并计算整个值的哈希值，但不支持多键(即数组)索引。

注意事项：

·MongoDB支持任何单一的列的哈希索引。但不支持多键(即数组)索引。

·不能在哈希索引列或指定哈希索引唯一约束字段上创建复合索引；但是，在同一个字段上，可以创建哈希索引和非哈希索引。MongoDB会使用标量索引范围查询。

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