查询优化
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索引通过减少查询操作需要处理的数据量来提高读操作的效率。这简化了与在MongoDB中完成查询相关的工作。
创建索引以支持读取操作
如果应用程序查询特定字段或字段集上的集合,那么查询字段上的索引或字段集上的复合索引可以防止查询扫描整个集合来查找和返回查询结果。有关索引的更多信息,请参阅MongoDB中索引中完整文档。
例子
应用程序查询类型字段上的库存集合。类型字段的值是用户驱动的。
要提高此查询的性能,请向type字段上的inventory集合添加升序或降序索引。在mongo
shell中,您可以使用db.collection.createIndex()
方法创建索引:
这个索引可以防止上述类型查询扫描整个集合返回结果。
除了优化读取操作外,索引还可以支持排序操作并允许更有效地利用存储。有关索引创建的更多信息,请参见 db.collection.createIndex()
和 索引。
对于单字段索引,升序和降序之间的选择并不重要。对于复合索引,选择很重要。有关更多详细信息,请参见索引顺序。
查询选择性
查询选择性指的是查询谓词排除或过滤集合中的文档的能力。查询选择性可以决定查询是否能够有效地使用索引,甚至根本不使用索引。
选择性更强的查询匹配的文档比例更小。例如,唯一**_id**字段上的相等匹配具有很高的选择性,因为它最多只能匹配一个文档。
选择性较低的查询匹配较大比例的文档。选择性较低的查询不能有效地使用索引,甚至根本不能使用索引。
例如,不等操作符$nin
和 $ne
的选择性不是很强,因为它们通常匹配索引的很大一部分。因此,在许多情况下,带有索引的$nin
或 $ne
查询的执行性能可能不比必须扫描集合中所有文档的$nin
或 $ne
查询好。
正则表达式的选择性取决于表达式本身。有关详细信息,请参见正则表达式和索引使用。regular expressions
覆盖查询
覆盖查询是可以使用索引完全满足而不需要检查任何文档的查询。当下列所有情况都适用时,索引将 覆盖查询:
查询 中的所有字段都是索引的一部分。
结果中返回的所有字段都在同一索引中。
查询中没有字段等于
null
(即**{“field”:null}或{“field”:{$eq: null}}**)。
例如,一个集合inventory
在type
和item
字段上具有以下索引 :
该索引将涵盖以下操作,该操作在type
和item
字段上查询 并仅返回该item
字段:
为了让指定的索引覆盖查询,投影文档必须显式地指定**_id: 0来从结果中排除_id字段,因为索引不包括_id**字段。
3.6版本的改变:索引可以覆盖对嵌入文档中的字段的查询。
例如,考虑一个userdata集合,它具有以下形式的文档:
该集合具有以下索引:
该索引将涵盖以下查询:{ "user.login": 1 }
要为嵌入式文档中的字段建立索引,请使用点符号。
多键覆盖
从3.6开始,如果索引跟踪哪个或哪个字段导致索引为多键,那么多键索引可以覆盖对非数组字段的查询。在MongoDB 3.4或更高版本的存储引擎(MMAPv1除外)上创建的多键索引跟踪该数据。
多键索引不能覆盖对数组字段的查询。
性能
因为索引包含查询所需的所有字段,所以MongoDB既可以匹配查询条件 ,又可以仅使用索引返回结果。
仅查询索引要比查询索引之外的文档快得多。索引键通常比它们编目的文档小,索引通常在RAM中可用,或按顺序位于磁盘上。
局限性
索引字段的限制
分片集合的限制
在MongoDB中3.0开始,索引不能覆盖在查询 分片的时候对一个运行集合 mongos
,如果指数不包含片键,除了具有以下不同的_id
指标:如果在分片集合的查询只规定了一个条件_id
字段并仅返回该_id
字段,即使该 字段不是分片键,_id
索引也可以覆盖针对mongos
该_id
字段的查询。
在以前的版本中,在对mongos
运行时,索引不能覆盖 对分片集合的查询。
解释
要确定查询是否为覆盖查询,请使用 db.collection.explain()
或explain()
方法,然后查看结果。
db.collection.explain()
提供有关其他操作执行的信息,例如db.collection.update()
。有关db.collection.explain()
详细信息,请参见 。
有关更多信息,请参见度量索引使用。
译者:杨帅
校对:杨帅
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