索引

• 索引提高查询速度，降低写入速度。权衡常用的查询字段，不必在太多列上建索引
• 在mongo中，索引可以按字段升序/降序来创建，便于排序
• 默认使用btree树来组织索引文件，2.4版本以后，也允许建立hash索引

查看查询计划

db.stu.find({sn:99}).explain()
"cursor":"BasicCursor", -- 说明索引没有发挥作用
"nscannedObjects":1000, -- 理论上要扫描多少行

"cursor":"BtreeCursor sn_1", 用到的btree索引

常用命令

1. 查看当前索引状态

db.stu.getIndexes()

2. 创建普通的单列索引

db.stu.ensureIndex({field:1/-1}) // 1 是升序，2是降序

2. 创建多列索引

db.stu.ensureIndex({field1:1/-1, field2:1/-1}) // 1 是升序，2是降序

3. 删除单个索引

db.stu.dropIndex({field:1/-1})

4. 一下删除全部索引

db.stu.dropIndexes()

5. 创建子文档索引

db.collection.ensureIndex({field.subfield:1/-1})

6. 创建唯一索引

db.stu.ensureIndex({field:1/-1},{unique:true})

7. 创建稀疏索引

稀疏索引的特点: 如果针对field做索引，针对不含field列的文档，则不建立索引
与之相对，普通索引，会把该文档的field列当成NULL,并建索引。
适宜于：小部分文档含有某列时.

db.stu.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true}) 

image.png

8. 创建哈希索引(2.4新增的)

哈希索引速度比普通索引快，但是，无法对范围查询进行优化
适宜于--随机性强的散列
db.collection.ensureIndex({field:'hashed'})

9. 重建索引

一个表经过很多次修改后，导致表的文件产生空洞，索引文件也如此
可以通过索引文件的重建，减少索引文件的碎片，并提高索引的效率，类似mysql中的optimize table

db.collection.reIndex()