MongoDB之索引
大数据量使用全集合查询,这是非常影响性能的,而索引可以加快查询效率,提高性能,所以这方面的知识也是必不可少的。
查询分析
explain()可以帮助我们分析查询语句性能。
语法
db.collection.find(...).explain()
案例及结果
案例
db.person.find({name:"plf"}).explain()
结果
{
"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "test.person","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"name" : {"$eq" : "plf"}},"winningPlan" : {"stage" : "FETCH","inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"name" : 1},"indexName" : "name_1","isMultiKey" : false,"multiKeyPaths" : {"name" : [ ]},"isUnique" : false,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"indexVersion" : 2,"direction" : "forward","indexBounds" : {"name" : ["[\"plf\", \"plf\"]"]}}},"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {"executionSuccess" : true,"nReturned" : 1,"executionTimeMillis" : 0,"totalKeysExamined" : 1,"totalDocsExamined" : 1,"executionStages" : {"stage" : "FETCH","nReturned" : 1,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 2,"advanced" : 1,"needTime" : 0,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 1,"invalidates" : 0,"docsExamined" : 1,"alreadyHasObj" : 0,"inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","nReturned" : 1,"executionTimeMillisEstimate" : 0,"works" : 2,"advanced" : 1,"needTime" : 0,"needYield" : 0,"saveState" : 0,"restoreState" : 0,"isEOF" : 1,"invalidates" : 0,"keyPattern" : {"name" : 1},"indexName" : "name_1","isMultiKey" : false,"multiKeyPaths" : {"name" : [ ]},"isUnique" : false,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"indexVersion" : 2,"direction" : "forward","indexBounds" : {"name" : ["[\"plf\", \"plf\"]"]},"keysExamined" : 1,"seeks" : 1,"dupsTested" : 0,"dupsDropped" : 0,"seenInvalidated" : 0}
}
},
"serverInfo" : {"host" : ".","port" : 27017,"version" : "3.5.11-226-g5831278","gitVersion" : "."
},
"ok" : 1
}
结果注释
namespace:该值返回的是该query所查询的表
indexfilter:是否使用了索引过滤(index filter)
winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容
winningPlan.stage:最优执行计划的stage
winningPlan.inputStage:explain.queryPlanner.winningPlan.stage的child stage
winningPlan.inputStage.keyPattern:所扫描的index内容,此处是w:1与n:1
winningPlan.inputStage.indexName:winning plan所选用的index
winningPlan.inputStage.isMultiKey:是否是Multikey,此处返回是false,如果索引建立在array上,此处将是true
winningPlan.inputStage.direction:此query的查询顺序,此处是forward,如果用了.sort({w:-1})将显示backward
winningPlan.inputStage.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围。
rejectedPlans:其他执行计划(非最优而被查询优化器reject的)的详细返回executionSuccess:是否执行成功
nReturned:查询的返回条数
executionTimeMillis:整体执行时间
totalKeysExamined:扫描索引条目的数量
totalDocsExamined:扫描文档的数量
executionStages.nReturned:意义与nReturned一样
executionStages.executionTimeMillisEstimate:意义与executionTimeMillis一样
executionStages.docsExamined:意义与totalDocsExamined一样
executionStages.executionStats.inputStage中:的与上述理解方式相同
stage分类
COLLSCAN:扫描整个集合
IXSCAN:索引扫描
FETCH:根据索引去检索选择document
SHARD_MERGE:将各个分片返回数据进行merge
SORT:表明在内存中进行了排序(与老版本的scanAndOrder:true一致)
LIMIT:使用limit限制返回数
SKIP:使用skip进行跳过 IDHACK:针对_id进行查
SHARDING_FILTER:通过mongos对分片数据进行查询
COUNT:利用db.coll.explain().count()之类进行count
COUNTSCAN:count不使用用Index进行count时的stage返回
COUNT_SCAN:count使用了Index进行count时的stage返回 SUBPLA:未使用到索引的$or查询的stage返回
TEXT:使用全文索引进行查询时候的stage返回 PROJECTION:限定返回字段时候stage的返回
注意点
目前使用MongoDB版本为3.5所以explain()有所不同
- 1、
explain()里面有可以选择不同的参数queryPlanner、executionStats和allPlansExecution,默认是queryPlanner,不同的参数返回值都不同. - 2、
explain()返回很多参数可以参考官方文档 - 3、
queryPlanner模式下并不会去真正进行query语句查询,而是针对query语句进行执行计划分析并选出winning plan。
索引语法
创建索引
db.collection.createIndex(keys, options)
目前3.0版本以上建议使用db.collection.createIndex()代替db.collection.ensureIndex(keys, options)。
其中keys官方说明:包含字段和值对的文档,其中字段是索引键,值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引,请指定一个值1; 为了降序索引,指定一个值-1。
options的可选值
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| background | 布尔 | 可选的。在后台构建索引所以操作不会阻止其他数据库操作。指定true在后台构建。默认值是false。 |
| unique | 布尔 | 可选的。创建唯一索引,以便集合不接受索引键值与索引中现有值匹配的文档的插入或更新。 |
| name | 字符串 | 可选的。索引的名称。如果未指定,MongoDB通过连接索引字段的名称和排序顺序来生成索引名称。 |
| partialFilterExpression | 文件 | 可选的。如果指定,则索引仅引用与过滤器表达式匹配的文档。 |
| sparse | 布尔 | 可选的。如果true该索引仅引用具有指定字段的文档 |
| expireAfterSeconds | 整数 | 可选的。指定一个值(以秒为单位)作为TTL来控制MongoDB保留此集合中文档的时间。 |
| storageEngine | 文件 | 可选的。允许用户在创建索引时按每个索引配置存储引擎 |
| collation | 文件 | 可选的。指定索引的排序规则。 |
collation详情
collation: {locale: <string>,caseLevel: <boolean>,caseFirst: <string>,strength: <int>,numericOrdering: <boolean>,alternate: <string>,maxVariable: <string>,backwards: <boolean>
}
指定排序规则时,该locale字段是强制性的; 所有其他整理字段都是可选的。
db.collection.createIndexes([keyPattern,],options)
3.2版本中的新功能,在集合上创建一个或多个索引。
删除索引
db.collection.dropIndex(index)
db.collection.dropIndexes()
上述命令是删除_id字段以外的所有索引
MongoDB里面没有修改索引,只能先删除索引再创建索引。
查询索引
db.collection.getIndexes()
相关文章:
MongoDB之索引
大数据量使用全集合查询,这是非常影响性能的,而索引可以加快查询效率,提高性能,所以这方面的知识也是必不可少的。 查询分析 explain()可以帮助我们分析查询语句性能。 语法 db.collection.find(...).explain()案例及结果 案…...
Redis的介绍
Redis的架构介绍如下: 1. 概述 Redis是一个基于内存的高性能NoSQL键值数据库,支持网络访问和持久化特性。 2. 功能架构 Redis提供字符串、哈希、列表、集合、有序集合、位数组等多种数据结构,支持事务、Lua脚本、发布订阅、流水线等功能。 3. 技术架构 Redis使用单线程的…...
一文了解Docker的用法
一、什么是Docker Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。 Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。 容器是…...
netcat的使用
目录 netcat简介 nc的使用场景 nc实现通信 创建一个服务端 创建一个客户端 具体案例 环境 win10在具体路径下执行命令 win7在具体路径下执行命令 netcat文件传输 nc文件传输的利用 服务器等待接收文件 客户端向服务器发送文件 服务器向连接的客户端发送文件 客户…...
深度学习推荐系统(二)Deep Crossing及其在Criteo数据集上的应用
深度学习推荐系统(二)Deep Crossing及其在Criteo数据集上的应用 在2016年, 随着微软的Deep Crossing, 谷歌的Wide&Deep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出, 推荐系统全面进入了深度学习时代, 时至今日,…...
前端常用 Vue3 项目组件大全
Vue.js 是一种流行的 JavaScript 前端框架,它简化了构建交互式的用户界面的过程。Vue3 是 Vue.js 的最新版本,引入了许多新的特性和改进。在 Vue3 中,组件是构建应用程序的核心部分,它们可以重用、组合和嵌套。下面是一些前端开发…...
javaee spring 静态代理
静态代理 package com.test.staticProxy;public interface IUsersService {public void insert(); }package com.test.staticProxy;//目标类 public class UsersService implements IUsersService {Overridepublic void insert() {System.out.println("添加用户");…...
Java 包装类和Arrays类(详细解释)
目录 包装类 作用介绍 包装类的特有功能 Arrays类 Arrays.fill() Arrays.toString() Arrays.sort() 升序排序 降序排序 Arrays.equals() Arrays.copyOf() Arrays.binarySearch() 包装类 作用介绍 包装类其实就是8种基本数据类型对应的引用类型。 基本数据类型引用…...
elementUi中的el-table表格的内容根据后端返回的数据用不同的颜色展示
效果图如下: 首先 首先:需要在表格行加入 <template slot-scope"{ row }"> </template>标签 <el-table-column prop"usable" align"center" label"状态" width"180" ><templ…...
在访问一个网页时弹出的浏览器窗口,如何用selenium 网页自动化解决?
相信大家在使用selenium做网页自动化时,会遇到如下这样的一个场景: 在你使用get访问某一个网址时,会在页面中弹出如上图所示的弹出框。 首先想到是利用Alert类来处理它。 然而,很不幸,Alert类处理的结果就是没有结果…...
python 基于http方式与基于redis方式传输摄像头图片数据的实现和对比
目录 0. 需求1. 基于http方式传递图片数据1.1 发送图片数据1.2 接收图片数据并可视化1.3 测试 2. 基于redis方式传递图片数据2.1 发送图片数据2.2 接收图片数据并可视化2.3 测试 3. 对比 0. 需求 在不同进程或者不同语言间传递摄像头图片数据,比如从java实现的代码…...
快速使用Git完整开发
本系列有两篇文章: 一是本篇,主要说明了关于Git工具的基础使用,包含三板斧(git add、git commit、git push)、Git基本配置、版本回退、分支管理、公钥与私钥、远端仓库和远端分支、忽略文件、命令别名、标签等内容。二…...
鲁棒优化入门(7)—Matlab+Yalmip两阶段鲁棒优化通用编程指南(下)
0.引言 上一篇博客介绍了使用Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化的方法。这篇文章将和大家一起继续研究如何使用Yalmip工具箱求解两阶段鲁棒优化(默认看到这篇博客时已经有一定的基础了,如果没有可以看看我专栏里的其他文章)。关于两阶段鲁棒优化与列与约束生成算法的原…...
Docker技术--Docker中的网络问题
1.docker中的网络通信 如果想要弄清楚docker中的网络通信问题,其实需要弄清楚这几个问题就可以:容器与容器之间的通信、容器与外部网络之间的通信、外部网络与容器之间的通信。 -a:容器与容器之间的通信,如下所示: 在默认情况下,docker使用网桥(Bridge模式)与NAT通信。这…...
ASP.NET Core 中的两种 Web API
ASP.NET Core 有两种创建 RESTful Web API 的方式: 基于 Controller,使用完整的基于ControllerBase的基类定义接口endpoints。基于 Minimal APIs,使用Lambda表达式定义接口 endpoints。 基于 Controller 的 Web API 可以使用构造函数注入&a…...
【线程池】如何判断线程池中的任务执行完毕(三)
目录 前言 1. isTerminated()方法 2. awaitTermination()方法 3.getTaskCount()方法和executor.getCompletedTaskCount()方法结合使用 4.使用CountDownlatch类 前言 通常我们使用线程池的时候,系统处于运行的状态,而线程池本身就是主要为了线程复用&…...
Qt/C++编写视频监控系统81-Onvif报警抓图和录像并回放
一、前言 视频监控系统中的图文警情模块,是通过Onvif协议的事件订阅拿到的,通过事件订阅后,设备的各种报警事件比如入侵报警/遮挡报警/越界报警/开关量报警等,触发后都会主动往订阅者发送,而且一般都是会发送两次&…...
浅谈安防视频监控平台EasyCVR视频汇聚平台对于夏季可视化智能溺水安全告警平台的重要性
每年夏天都是溺水事故高发的时期,许多未成年人喜欢在有水源的地方嬉戏,这导致了悲剧的发生。常见的溺水事故发生地包括水库、水坑、池塘、河流、溪边和海边等场所。 为了加强溺水风险的提示和预警,完善各类安全防护设施,并及时发现…...
基于单片机的串行通信发射机设计
一、项目介绍 串行通信是一种常见的数据传输方式,允许将数据以比特流的形式在发送端和接收端之间传输。当前实现基于STC89C52单片机的串行通信发射机,通过红外发射管和接收头实现自定义协议的数据无线传输。 二、系统设计 2.1 单片机选择 在本设计中&…...
MySQL数据库——多表查询(3)-自连接、联合查询、子查询
目录 自连接 查询语法 自连接演示 联合查询 查询语法 子查询 介绍 标量子查询 列子查询 行子查询 表子查询 自连接 通过前面的学习,我们对于连接已经有了一定的理解。而自连接,通俗地去理解就是自己连接自己,即一张表查询多次。…...
谷歌浏览器插件
项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0:开发环境同步测试 cookie 至 localhost,便于本地请求服务携带 cookie 参考地址:https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来,加在到扩展即可使用FeHelp…...
练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)
一、结构体大小的计算及位段 (结构体大小计算及位段 详解请看:自定义类型:结构体进阶-CSDN博客) 1.在32位系统环境,编译选项为4字节对齐,那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少? #pragma pack(4)st…...
《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》
在注意力分散、内容高度同质化的时代,情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现,消费者对内容的“有感”程度,正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中࿰…...
Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路
一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天,Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量,正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务(如 OpenAI、Anthropic)的无缝对接&…...
Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则
目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入(联动)2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...
AspectJ 在 Android 中的完整使用指南
一、环境配置(Gradle 7.0 适配) 1. 项目级 build.gradle // 注意:沪江插件已停更,推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...
HDFS分布式存储 zookeeper
hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架,允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理(1.海量的数据存储 2.海量数据的计算)Hadoop核心组件 hdfs(分布式文件存储系统)&a…...
C++课设:简易日历程序(支持传统节假日 + 二十四节气 + 个人纪念日管理)
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊) 专栏介绍:《编程项目实战》 目录 一、为什么要开发一个日历程序?1. 深入理解时间算法2. 练习面向对象设计3. 学习数据结构应用二、核心算法深度解析…...
STM32---外部32.768K晶振(LSE)无法起振问题
晶振是否起振主要就检查两个1、晶振与MCU是否兼容;2、晶振的负载电容是否匹配 目录 一、判断晶振与MCU是否兼容 二、判断负载电容是否匹配 1. 晶振负载电容(CL)与匹配电容(CL1、CL2)的关系 2. 如何选择 CL1 和 CL…...
