MongoDB 复合索引

た入场券 2022-07-14 12:44 372阅读 0赞

> MongoDB支持复合索引，即将多个键组合到一起创建索引。该方式称为复合索引，或者也叫组合索引，该方式能够满足多键值匹配查询使用索引的情形。其次复合索引在使用的时候，也可以通过前缀法来使用索引。MongoDB中的复合索引与关系型数据库基本上一致。在关系型数据库中复合索引使用的一些原则同样适用于MongoDB。本文主要描述MongoDB复合索引。

## 一、复合索引相关概述 ##

1、复合索引创建语法
            db.collection.createIndex( { <field1>: <type>, <field2>: <type2>, ... } )
            同创建单键(列)索引一样，索引创建时需要指定每一个键索引的顺序
            多个键直接用逗号分隔
            索引创建语法可以参考：http://blog.csdn.net/leshami/article/details/53541978
    
    2、复合索引的一些特性
            复合索引可以支持要求匹配多个键的查询
            复合索引每一个键的顺序非常重要，这将决定该索引在查询过程中能否被使用到
            复合索引支持前导(缀)列索引查询
            不能够创建基于哈希索引类型的复合索引
            任意复合索引字段不能超过31个

## 二、复合索引示意图 ##

如下图所示，在集合的userid以及score列上创建一个复合索引，其中userid为升序，score为降序  
![这里写图片描述][SouthEast]

## 三、复合索引示例 ##

### 1、演示环境 ###

> db.version()
    3.2.10
    > db.example.find({},{
       "_id":0})
    { "id" : 1, "ename" : "leshami", "blog" : "http://blog.csdn.net/leshami", "name" : "leshami" }
    
    演示集合数据，可以参考：http://blog.csdn.net/leshami/article/details/52672310
    
    //查看任意的一个文档
    > db.persons.find().limit(1).pretty()
    {
            "_id" : ObjectId("5812cbaaa129eed14b46458d"),
            "name" : "robinson.cheng",
            "age" : 25,
            "email" : "robinson.cheng@qq.com",
            "score" : {
                    "c" : 89,
                    "m" : 96,
                    "e" : 87
            },
            "country" : "USA",
            "books" : [
                    "JS",
                    "C++",
                    "EXTJS",
                    "MONGODB"
            ]
    }

### 2、创建复合索引 ###

//如下示例，我们在集合persons上的name及age键上创建复合索引，且2个都为升序
    > db.persons.createIndex({name:1,age:1})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    
    //在上面的示例中索引首先会按照name的值升序进行排列
    //其次是age键，在name之后也按照升序排列
    
    //下面过滤条件仅使用一个name键来查看执行计划
    > db.persons.find({name:"robinson.cheng"}).explain()
    {
       ......
       "stage" : "FETCH",
       "inputStage" : {
               "stage" : "IXSCAN",  //使用索引扫描
               "keyPattern" : {
                       "name" : 1,
                       "age" : 1
               },
               "indexName" : "name_1_age_1",
                 ......
               "direction" : "forward",
               "indexBounds" : {
                       "name" : [
                               "[\"robinson.cheng\", \"robinson.cheng\"]"
                       ], "age" : [
                               "[MinKey, MaxKey]"
      .........
     "ok" : 1
    }
    
    //下面过滤条件仅使用name及age键来查看执行计划
    > db.persons.find({name:"robinson.cheng",age:25}).explain()
    {
                     ......... 
                     "stage" : "FETCH",
                     "inputStage" : {
                             "stage" : "IXSCAN",  //使用索引扫描
                             "keyPattern" : {
                                     "name" : 1,
                                     "age" : 1
                             },
                             "indexName" : "name_1_age_1",
                              .........
                             "direction" : "forward",
                             "indexBounds" : {
                                     "name" : [
                                             "[\"robinson.cheng\", \"robinson.cheng\"]"
                                     ], "age" : [
                                             "[25.0, 25.0]"
              ...........
     "ok" : 1
    }
    
    //下面过滤条件仅使用name及age键来查看执行计划，但是将age键放在name键之前
    > db.persons.find({age:25,name:"robinson.cheng"}).explain()
    {
     "queryPlanner" : {
          .....
             "winningPlan" : {
                     "stage" : "FETCH",
                     "inputStage" : {
                             "stage" : "IXSCAN",  //使用索引扫描
                             "keyPattern" : {
                                     "name" : 1,
                                     "age" : 1
                             },
                             "indexName" : "name_1_age_1",
                              ...........
                             "direction" : "forward",
                             "indexBounds" : {
                                     "name" : [
                                             "[\"robinson.cheng\", \"robinson.cheng\"]"
                                     ], "age" : [
                                             "[25.0, 25.0]"
           ........
     "ok" : 1
    }
    
    //下面单独基于age键作为过滤条件进行查询
    > db.persons.find({age:25}).explain()
    {
             ................
                    "winningPlan" : {
                            "stage" : "COLLSCAN",  //此处为使用集合扫描方式
                            "filter" : {
                                    "age" : {
                                            "$eq" : 25
                                    }
                            },
                            "direction" : "forward"
                    },
                    "rejectedPlans" : [ ] .............. "ok" : 1 }

### 3、复合索引与排序 ###

复合索引创建时按升序或降序来指定其排列方式。对于单键索引，其顺序并不是特别重要，因为MongoDB可以在任一方向遍历索引
    对于复合索引，按何种方式排序能够决定该索引在查询中能否被使用到。
    
    //以下内容基于前面在{name:1,age:1}键上创建的索引来考察这个复合索引在排序时被使用到的场景
    //基于{name:1,age:1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:1,age:1}).explain()
    {
        "queryPlanner" : {
                ....
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "FETCH",
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "IXSCAN",   //索引扫描
                                "keyPattern" : {
                                        "name" : 1,
                                        "age" : 1
                                },
                                "indexName" : "name_1_age_1",
                                 ..........
                                "direction" : "forward",
                                "indexBounds" : {
                                        "name" : [
                                                "[MinKey, MaxKey]"
                                        ],
                                        "age" : [
                                                "[MinKey, MaxKey]"
             ....
        "ok" : 1
    }
    
    //基于{name:1,age:-1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:1,age:-1}).explain()
    {
        "queryPlanner" : {
          ....
                "winningPlan" : {
                        "stage" : "SORT",
                        "sortPattern" : {
                                "name" : 1,
                                "age" : -1
                        },
                        "inputStage" : {
                                "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
                                "inputStage" : {
                                        "stage" : "COLLSCAN", //集合扫描
                                        "filter" : {
                                                "$and" : [ ]
                                        },
                                        "direction" : "forward"
           .........
        "ok" : 1
    }
    
    //基于{name:-1,age:1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:-1,age:1}).explain()
    {
       "queryPlanner" : {
               .........
               "winningPlan" : {
               "stage" : "SORT",
               "sortPattern" : {
                       "name" : -1,
                       "age" : 1
               },
               "inputStage" : {
                       "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
                       "inputStage" : {
                               "stage" : "COLLSCAN",  //集合扫描
                               "filter" : {
                                       "$and" : [ ]
                               },
                               "direction" : "forward"
          .........
       "ok" : 1
    }
    
    //基于{age:1,name:1}的排序
    > db.persons.find().sort({age:1,name:1}).explain()
    {
              ....
             "inputStage" : {
              "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
              "inputStage" : {
                      "stage" : "COLLSCAN",  //集合扫描
                      "filter" : {
                              "$and" : [ ]
                      },
                      "direction" : "forward"
             ..........
      "ok" : 1
    }
    
    //基于{age:-1,name:1}的排序
    > db.persons.find().sort({age:-1,name:1}).explain()
    {
       ..........
       "inputStage" : {
               "stage" : "SORT_KEY_GENERATOR",
               "inputStage" : {
                       "stage" : "COLLSCAN",    //集合扫描
                       "filter" : {
                               "$and" : [ ]
                       },
                       "direction" : "forward"
       ..........
      "ok" : 1
    }
    
    //基于{name:-1,age:-1}的排序
    > db.persons.find().sort({name:-1,age:-1}).explain()
    {
          .........
          "inputStage" : {
                  "stage" : "IXSCAN",      //索引扫描
                  "keyPattern" : {
                          "name" : 1,
                          "age" : 1
                  },
                  "indexName" : "name_1_age_1",
                  ............ 
                  "direction" : "backward", //注意，这里的方向为向后扫描
                  "indexBounds" : {
                          "name" : [
                                  "[MaxKey, MinKey]"
                          ],
                          "age" : [
                                  "[MaxKey, MinKey]"
        ......
     "ok" : 1
    }
    
    通过上面的不同场景，得出如下：
    排序使用到索引的情形
            db.persons.find().sort({name:1,age:1})
            db.persons.find().sort({name:-1,age:-1})
    
    排序未使用到索引的情形
            db.persons.find().sort({name:1,age:-1})
            db.persons.find().sort({name:-1,age:1})
            db.persons.find().sort({age:1,name:1})
            db.persons.find().sort({age:-1,name:1})

### 4、复合索引与索引前缀 ###

索引前缀指的是复合索引的子集
        假如存在如下索引
    
        { "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }
    
        那存在下列索引前缀
        { item: 1 }
        { item: 1, location: 1 }
    
        在MongoDB中，下列查询过滤条件情形中，索引将会被使用到
                item字段
                item字段 + location字段
                item字段 + location字段 + stock字段
                item字段 + location字段(尽管索引被使用，但不高效)
    
        以下过滤条件查询情形，索引将不会被使用到
                location字段
            stock字段
            location + stock字段

5、小结  
a、复合索引是基于多个键(列)上创建的索引  
b、复合索引在创建的时候可以为其每个键(列)来指定排序方法  
c、索引键列的排序方法影响查询在排序时候的操作，方向一致或相反的才能被匹配  
d、复合索引与前缀索引通常在匹配的情形下才能被使用

[![DBA牛鹏社(SQL/NOSQL/LINUX)][DBA_SQL_NOSQL_LINUX]][DBA_SQL_NOSQL_LINUX_DBA_SQL_NOSQL_LINUX]

[SouthEast]: /images/20220714/bb7a5931ada943aab48efea5ac0466f7.png
[DBA_SQL_NOSQL_LINUX]: http://pub.idqqimg.com/wpa/images/group.png
[DBA_SQL_NOSQL_LINUX_DBA_SQL_NOSQL_LINUX]: /images/20220714/77565628c74046d28627d3ee1a0370cf.png