MongoDB索引操作和执行计划Explain()详解

一、索引操作

说明，下面的内容举例时，以"dailyTrip"collection为例。字段内容如下：

{
    "_id" : ObjectId("63ec5a971ddbe429cbeeffe3"),  // object id
    "car_type" : "Gett",  // string
    "date" : ISODate("2016-04-01T00:00:00.000+0000"),  //ISODate
    "trips" : 0.0,  // number
    "monthly" : "NA", // string
    "parent_type" : "Ride-hailing apps", // string
    "monthly_is_estimated" : true, // boolean
    "geo" : {  // object 
        "$concat" : [  // array 
            "$parent_type",
            "$grouping"
        ]
    }
}

执行看看有5.17万条数据

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1. 索引类型

单列索引：在一个字段上创建的索引。
复合索引：由多个字段组合一起创建的索引。使用的时候要注意最左前缀原则，避免索引无法命中（失效）。
文本索引（全文索引）和空间索引（GEO索引），不常用，这里不讲，具体自行网上查询。

2. 查看

语法：

db.Collection.getIndexs();

返回内容说明：

[  // 返回一个数组，内容是所有索引
    {
        "v" : 2.0,  // 索引版本，可忽略
        "key" : {  // 索引加在哪个字段，以及排序
            "_id" : 1.0  // _id 是字段， 1.0是正序（升序）， -1.0是倒序（倒序）
        },
        "name" : "_id_"  // 索引名，如果添加的时候没有指定，Mongo会自动生成。 
    }
]

举例：

可以看到返回一个name为 _id_的索引。作用于 _id上，升序排列。

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3. 创建

语法：

db.collection.createIndex(keys, options)

// 组合索引 
db.collection.createIndex( { <field1>: <type>, <field2>: <type2>, ... } )  // 其中 <fieldN>是字段名 <typeN>是排序

注意：3.0.0 版本之前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()。 5.0之后ensureIndex() 已被移除。

举例：

// 创建单字段索引
db.dailyTrip.createIndex({"car_type":1});

// 返回结果 
{
    "numIndexesBefore" : 1.0,  // 新建索引前的索引数
    "numIndexesAfter" : 2.0,  // 新建索引后的索引数  
    "createdCollectionAutomatically" : false,   // 一般情况下，如果该集合存在，这里就是返回false。如果指定的集合不存在，MongoDB 默认情况下会自动创建该集合，并在该集合上创建索引，此时返回true。
    "ok" : 1.0  // 创建结果 1.0则是成功。返回0则说明报错了。
}

// 如果创建的字段的索引已经存在，则返回如下
{
    "numIndexesBefore" : 2.0,
    "numIndexesAfter" : 2.0,
    "note" : "all indexes already exist", // 提示已经存在
    "ok" : 1.0
}

// 创建复合索引
db.dailyTrip.createIndex({"parent_type":1, "car_type":1})
// 也可以指定自定义索引名
db.dailyTrip.createIndex({"parent_type":1, "car_type":1}, { name: "inx_parantType_carType" })  // 这里自己试验

// 来自官方文档 https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/command/createIndexes/

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创建完毕后，再次查看当前索引情况

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4. 删除

语法：

删除指定集合中所有索引：
db.collection.dropIndexes();
删除指定集合中的具体索引：
db.collection.dropIndex("索引名称");

举例:

// 删除指定索引
db.dailyTrip.dropIndex("car_type_1");

// 返回结果
{
    "nIndexesWas" : 3.0, // 指示在删除索引之前集合中存在的索引数量。
    "ok" : 1.0
}

// 删除所有，自行尝试。 注意， 主键_id的索引是不会也不能被删除的。 
db.collection.dropIndexes();

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5. 修改

无法直接修改，如果需要调整索引字段、名称、组合索引的顺序，需要先删除原来索引，再新建索引。

6. 索引使用原则

选择经常被查询的字段来创建索引。那些在查询条件、排序和聚合操作中频繁出现的字段是最佳选择。
选择合适的、常用作查询条件的字段，综合判断是否可以使用复合索引，如果可以优先复合索引。比如多数情况是按照字段A、B、C或者A、B条件去查询，那么可以优先考虑基于字段A、B、C创建复合索引。使用复合索引来覆盖多个查询条件，以减少索引的数量。
尽量使用索引覆盖，和MySQL中的索引覆盖是类似的。覆盖索引是指索引包含了查询所需的字段，从而避免了查询需要访问实际文档。这可以提高查询性能，减少IO操作。其实这里和上面的复合索引是相关的。
其他的还有包括使用Explain去查看执行计划、定期监控性能、删除冗余无用的索引之类的，不一而足。上面是基于实际开发经验得出的常用手段原则。

7. 索引失效的情况

查询条件不满足索引前缀： 例如，复合索引是 { a: 1, b: 1 }，而查询条件只包含 { b: 1 }，则该复合索引将无法被使用。
数据类型不匹配： 如果查询条件中的数据类型与索引字段的数据类型不匹配，索引可能无法被使用。例如，如果索引字段是数字类型，而查询条件中使用了字符串类型的值，索引将无法被使用。
// 类似Mysql中的隐式转换会使索引失效。
索引选择性低： 索引的选择性是指索引中不同值的唯一性程度。如果索引的选择性很低，即索引中的值几乎都相同，那么使用该索引可能不会带来明显的性能提升。
// 这里其实是说索引列的值的区分度，如果重复度过高，那么使用索引的性能可能不如不用，索引底层优化器可能不选择使用索引。假如字段gender只有2个值，male和female，其中一半数据是male,另一半是female，此时用gender索引，还不如不用。
使用不支持的操作符： 某些查询操作符可能无法使用索引。例如，正则表达式查询、模糊查询（如 $text 操作符）等可能无法充分利用索引。
数据量较小： 当集合中的数据量较小时，MongoDB 可能会选择全表扫描而不使用索引，因为全表扫描可能更快。
// 类似mysql中，一般建议小于1000条就不加索引，因为索引有额外开销。
索引过期或损坏： 如果索引过期或损坏，MongoDB 将无法使用该索引。
索引被禁用： 如果在查询时禁用了索引，或者索引的存储引擎不支持该查询，索引将无法被使用。
索引尺寸过大： 如果索引的尺寸超过了 MongoDB 的限制，该索引可能无法被使用。

使用 explain() 方法可以查看查询计划和索引使用情况，帮助识别索引失效的原因，并进行相应的优化。

接下来对Explain方法做说明解释。

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一、索引操作

1. 索引类型

2. 查看

3. 创建

4. 删除

5. 修改

6. 索引使用原则

7. 索引失效的情况