MongoDB

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 数据库 > MongoDB > Mongodb单字段索引

Mongodb单字段索引应用详解

作者:威赞

mongodb支持在文档中的任何一个字段建立单字段索引,包括文档的顶级字段,针对嵌入式文档建立索引或者针对嵌入式文档的某个字段建立索引,本文给大家介绍Mongodb单字段索引的相关知识,感兴趣的朋友一起看看吧

学习mongodb,体会mongodb的每一个使用细节,欢迎阅读威赞的文章。这是威赞发布的第89篇mongodb技术文章,欢迎浏览本专栏威赞发布的其他文章。如果您认为我的文章对您有帮助或者解决您的问题,欢迎在文章下面点个赞,或者关注威赞。谢谢。

当用户或应用频繁的针对集合中某个字段查询时,用户可以在频繁查询的字段上添加索引来提高效率。例如,公司的HR部门,经常使用员工的id查询员工信息。开发人员或者数据管理人员就可以在id字段添加索引来提高查询效率。这种针对单个字段建立的索引,就是单字段索引。

本文整理Mongodb的官方文档,为您详细介绍单字段索引。

概述

单字段索引,是使用集合中文档的一个字段来建立的索引。mongodb默认为_id字段建立了索引。用户可以按照实际业务需求,添加建立新的单字段索引来提高查询效率。

mongodb支持在文档中的任何一个字段建立单字段索引,包括文档的顶级字段,针对嵌入式文档建立索引或者针对嵌入式文档的某个字段建立索引。当用户对嵌入式文档字段建立索引时,用户查询条件当中用来过滤的文档,需要与集合索引中的文档严格相等时,才能使用索引。包括在查询条件中输入文档的字段顺序。当用户对嵌入式文档进行修改,包括对该文档增加或删除字段,都可能导致索引无法使用。因此在针对嵌入文档字段建立索引时,是否真正的需要针对整个文档建立索引,还是使用嵌入文档中的部分字段建立索引就可以了。

当用户建立索引时,需要指定该索引的字段和字段值在索引中的排序。其中使用数字1表示按照字段值的正序排列。而指定-1时,表示使用索引值的倒序排列。

语法

用户按照下面的语法来创建单字段索引

db.<collection>.createIndex( {<field>: <sortOrder>})

其中,<field>为嵌入式文档中的字段时,需要使用点操作符。如“embedded.field1”.

下图表示了使用单字段建立索引。

在集合collection中使用score字段上建立的索引。score是一个数字类型的字段。索引使用score字段的数值建立。从最小值min到最大值max排列。其中还包括18, 30, 45, 75这几个数字。{score:1}表示按照字段score从小到大的顺序排列建立索引。

应用

创建students集合并插入数据。

db.students.insertMany([{
    name: "Alice",
    gpa:  3.6,
    location: { city: "Sacramento", state: "California" }
}, {
    name: "Bob",
    gpa:  3.9,
    location: { city: "San Francisco", state: "California"}
}])

在顶级字段添加索引

在gpa字段创建索引

db.students.find({gpa: {$gt: 3.7}})
db.students.find({gpa: 3.6})

使用gpa字段建立索引后,会改善在gpa字段的查询效率。如

db.students.find({gpa: {$gt: 3.7}})
db.students.find({gpa: 3.6})

在嵌入文档字段添加索引

mongodb支持在嵌入文档字段添加索引。在嵌入文档字段添加索引,需要使用点操作符。如下面的语句,在文档location的字段state上添加了单字段索引。

db.students.createIndex({"location.state": 1})

当用户频繁的查询location.state字段时,就会用到这个索引

db.students.find( { "location.state": "California" } )
db.students.find( { 
    "location.city": "Albany", 
    "location.state": "New York" 
} )

为嵌入文档字段添加索引

如为集合students中字段location添加索引

db.students.createIndex({location: 1})

到此这篇关于Mongodb单字段索引详解的文章就介绍到这了,更多相关Mongodb单字段索引内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

您可能感兴趣的文章:
阅读全文