這些天項(xiàng)目改版,時(shí)間比較緊,博客也就沒跟得上,還望大家見諒。
好,今天分享下mongodb中關(guān)于索引的基本操作,我們?nèi)粘W鲩_發(fā)都避免不了要對(duì)程序進(jìn)行性能優(yōu)化,而程序的操作無非就是CURD,通常我們
又會(huì)花費(fèi)50%的時(shí)間在R上面,因?yàn)镽ead操作對(duì)用戶來說是非常敏感的,處理不好就會(huì)被人唾棄,呵呵。
從算法上來說有5種經(jīng)典的查找,具體的可以參見我的算法速成系列,這其中就包括我們今天所說的“索引查找”,如果大家對(duì)sqlserver比較了解
的話,相信索引查找能給我們帶來什么樣的性能提升吧。
我們首先插入10w數(shù)據(jù),上圖說話:
一:性能分析函數(shù)(explain)
好了,數(shù)據(jù)已經(jīng)插入成功,既然我們要做分析,肯定要有分析的工具,幸好mongodb中給我們提供了一個(gè)關(guān)鍵字叫做“explain",那么怎么用呢?
還是看圖,注意,這里的name字段沒有建立任何索引,這里我就查詢一個(gè)“name10000”的姓名。
仔細(xì)看紅色區(qū)域,有幾個(gè)我們關(guān)心的key。
cursor: 這里出現(xiàn)的是”BasicCursor",什么意思呢,就是說這里的查找采用的是“表掃描”,也就是順序查找,很悲催啊。
nscanned: 這里是10w,也就是說數(shù)據(jù)庫瀏覽了10w個(gè)文檔,很恐怖吧,這樣玩的話讓人受不了啊。
n: 這里是1,也就是最終返回了1個(gè)文檔。
millis: 這個(gè)就是我們最最最....關(guān)心的東西,總共耗時(shí)114毫秒。
二:建立索引(ensureIndex)
在10w條這么簡單的集合中查找一個(gè)文檔要114毫秒有一點(diǎn)點(diǎn)讓人不能接收,好,那么我們該如何優(yōu)化呢?mongodb中給
我們帶來了索引查找,看看能不能讓我們的查詢一飛沖天.....
這里我們使用了ensureIndex在name上建立了索引。”1“:表示按照name進(jìn)行升序,”-1“:表示按照name進(jìn)行降序。
我的神啊,再來看看這些敏感信息。
cursor: 這里出現(xiàn)的是”BtreeCursor",這么牛X,mongodb采用B樹的結(jié)構(gòu)來存放索引,索引名為后面的“name_1"。
nscanned: 我擦,數(shù)據(jù)庫只瀏覽了一個(gè)文檔就OK了。
n: 直接定位返回。
millis: 看看這個(gè)時(shí)間真的不敢相信,秒秒殺。
通過這個(gè)例子相信大家對(duì)索引也有了感官方面的認(rèn)識(shí)了吧。
三:唯一索引
和sqlserver一樣都可以建立唯一索引,重復(fù)的鍵值自然就不能插入,在mongodb中的使用方法是:
db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})。
四:組合索引
有時(shí)候我們的查詢不是單條件的,可能是多條件,比如查找出生在‘1989-3-2'名字叫‘jack'的同學(xué),那么我們可以建立“姓名”和"生日“的聯(lián)合索引來加速查詢。
看到上圖,大家或者也知道name跟birthday的不同,建立的索引也不同,升序和降序的順序不同都會(huì)產(chǎn)生不同的索引,
那么我們可以用getindexes來查看下person集合中到底生成了那些索引。
此時(shí)我們肯定很好奇,到底查詢優(yōu)化器會(huì)使用哪個(gè)查詢作為操作,呵呵,還是看看效果圖:
看完上圖我們要相信查詢優(yōu)化器,它給我們做出的選擇往往是最優(yōu)的,因?yàn)槲覀冏霾樵儠r(shí),查詢優(yōu)化器會(huì)使用我們建立的這些索引來創(chuàng)建查詢方案,
如果某一個(gè)先執(zhí)行完則其他查詢方案被close掉,這種方案會(huì)被mongodb保存起來,當(dāng)然如果非要用自己指定的查詢方案,這也是
可以的,在mongodb中給我們提供了hint方法讓我們可以暴力執(zhí)行。
五: 刪除索引
可能隨著業(yè)務(wù)需求的變化,原先建立的索引可能沒有存在的必要了,可能有的人想說沒必要就沒必要唄,但是請(qǐng)記住,索引會(huì)降低CUD這三
種操作的性能,因?yàn)檫@玩意需要實(shí)時(shí)維護(hù),所以啥問題都要綜合考慮一下,這里就把剛才建立的索引清空掉來演示一下:dropIndexes的使用。
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