數據庫保存記錄的機制是建立在文件系統(tǒng)上的，索引也是以文件的形式存儲在磁盤上，在數據庫中用到最多的索引結構就是B樹。盡管索引在數據庫領域是不可缺少的，但是對一個表建立過多的索引會帶來一些問題，索引的建立要花費系統(tǒng)時間，同時索引文件也會占用磁盤空間。如果并發(fā)寫入的量很大，每個插入的文檔都要建立索引，可想而知，性能會較低。因此合理的建立索引是關鍵，搞清楚哪些字段上面需要建立索引，索引以什么樣的方式建立，我們需要對每個查詢過程進行分析，才能得出合理的結論。

1. 索引

在MongoDB上面，索引能夠提高讀操作及查詢性能。沒有索引，Mongodb必須掃描集合中的每一個文檔，然后選擇與查詢條件匹配的文檔，這種全表掃描的方式是非常低效的。MongoDB索引的數據結構也是B+樹，它能夠存儲一小部分集合的數據，集體來說就是存儲集合中建有索引的一個或多個字段的值，而且按照值的升序或者降序排列。對于一個查詢來說，如果存在合適的索引，MongoDB能夠利用這個索引減少文檔的掃描數量，甚至對于某些查詢能夠直接從索引中返回結果，不需要再去掃描數據集合，這種查詢是非常高效的。

1.1 單字段索引

MongoDB默認為所有集合都建立了一個_id字段的單字段索引，而且這個索引是唯一的，不能被刪除，_id字段作為一個集合的主鍵，值是唯一的，對于一個集合來說，也可以在其他字段上創(chuàng)建單字段的唯一索引，如下面所述。

先插入一些數據:

> for(var i=1;i<10;i++){db.customers.insert({"name":"jordan"+i,"country":"American"})} > for(var i=1;i<10;i++){db.customers.insert({"name":"gaga"+i,"country":"American"})} > for(var i=1;i<10;i++){db.customers.insert({"name":"ham"+i,"country":"UK"})} > for(var i=1;i<10;i++){db.customers.insert({"name":"brown"+i,"country":"UK"})} > for(var i=1;i<10;i++){db.customers.insert({"name":"ramda"+i,"country":"Malaysia"})}

下面建立單字段唯一索引

> db.customers.ensureIndex({name:1},{unique:true})

單字段唯一索引去掉{unique:true}選項就是一個普通的單字段索引。

唯一索引創(chuàng)建成功后，會在相應數據庫的系統(tǒng)集合system.indexs中增加一條索引記錄，如下所示：

> db.system.indexes.find()

最后一條畫紅線的是剛剛添加的唯一索引。索引記錄中v表示索引的版本；key表示索引建立在哪個字段上；1表示索引按照升序排列；索引記錄所在的命名空間，name表示唯一索引的名稱。唯一索引與普通索引的區(qū)別是要求插入的所有記錄在創(chuàng)建索引的鍵值上唯一。

下面執(zhí)行查詢，一個用索引字段作為查詢選擇器；一個不用索引字段作為查詢選擇器進行比較。

> db.customers.find({"name":"ramda9"}).explain()

以上查詢語句執(zhí)行返回的結果用到了剛剛創(chuàng)建的索引:

> db.customers.find({"country":"Malaysia"}).explain()

以上查詢語句執(zhí)行返回的結果沒有用到剛剛創(chuàng)建的索引。

1.2 復合索引

MongoDB支持多個字段的復合索引，復合索引支持匹配多個字段的查詢。

給上面插入的數據創(chuàng)建一個復合索引：

> db.customers.ensureIndex({name:1,country:1})

1.3 數組的多鍵索引

如果對一個值為數組類型的字段創(chuàng)建索引，則會默認對數組中的每一個元素創(chuàng)建索引。

1.4 索引管理

通過上面創(chuàng)建的索引可以看到，索引記錄都保存在特殊的集合system.indexs中。創(chuàng)建索引的語法如下所示:

>db.collection.ensureIndex(keys,options)

keys是一個document文檔，包含需要添加索引的字段和索引的排序方向；option是可選參數，控制索引的創(chuàng)建方式。

索引的刪除并不是直接找到索引所在的集合system.indexs，通過在集合上執(zhí)行remove命令來刪除，而是通過執(zhí)行集合上的命令dropIndex來刪除的。例如刪除上面創(chuàng)建的如下復合索引。

> db.customers.dropIndex("name_1_country_1")

其中參數為索引的名稱。

2. 查詢優(yōu)化

　　查詢優(yōu)化的目的是找出慢的查詢語句，分析慢的原因，然后優(yōu)化此查詢語句。

　　Mongodb對于超過100ms的查詢語句，會自動地輸出到日志文件里面，因此找出慢查詢的第一步是查看MongoDB的日志文件，如果覺得這100ms閾值過大，可以通過mongod的服務啟動選項showms來設置，它的默認值是100ms。

　　用上面的方法找出慢查詢可能比較粗糙，第二種定位慢查詢的方法是打開數據庫的監(jiān)視功能，它默認是關閉的，可以通過下面的命令打開。

　　db.setProfilingLevel(level，[slowms])

　　參數level是監(jiān)視級別，值為0表示關閉數據庫的監(jiān)視功能，為1表示只記錄慢查詢，為2表示記錄所有操作；slown為可選參數，設定慢查詢的閾值。

　　所有監(jiān)視的結果都將保存到一個特殊的集合systemn.profile中。

　　通過上面的兩種方法可以找出慢查詢的語句，然后通過建立相應的索引基本可以解決絕大部分的問題。但是有時我們需要更加精細的優(yōu)化代碼，這就需要分析這些慢查詢的執(zhí)行計劃，查看查詢是否用到索引，是否與我們想要的執(zhí)行計劃相同，用Mongodb的explian命令可以查看執(zhí)行計劃。

轉載于:https://www.cnblogs.com/longshiyVip/p/5095935.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MongoDB实战指南(二)：索引与查询优化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。