当前位置: 首页 > news >正文

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queryPlannerexecutionStatsallPlansExecution,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&#xff0c;这是非常影响性能的&#xff0c;而索引可以加快查询效率&#xff0c;提高性能&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;然后发布到任何流行的 Linux 机器上&#xff0c;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&#xff0c; 随着微软的Deep Crossing&#xff0c; 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&#xff0c; 推荐系统全面进入了深度学习时代&#xff0c; 时至今日&#xff0c…...

前端常用 Vue3 项目组件大全

Vue.js 是一种流行的 JavaScript 前端框架&#xff0c;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&#xff0c;引入了许多新的特性和改进。在 Vue3 中&#xff0c;组件是构建应用程序的核心部分&#xff0c;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&#xff1a; 首先 首先&#xff1a;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&#xff0c;会遇到如下这样的一个场景&#xff1a; 在你使用get访问某一个网址时&#xff0c;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&#xff0c;很不幸&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff1a; 一是本篇&#xff0c;主要说明了关于Git工具的基础使用&#xff0c;包含三板斧&#xff08;git add、git commit、git push&#xff09;、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&#xff0c;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&#xff1a; 基于 Controller&#xff0c;使用完整的基于ControllerBase的基类定义接口endpoints。基于 Minimal APIs&#xff0c;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&#xff0c;系统处于运行的状态&#xff0c;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&#xff0c;是通过Onvif协议的事件订阅拿到的&#xff0c;通过事件订阅后&#xff0c;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&#xff0c;触发后都会主动往订阅者发送&#xff0c;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&#xff0c;许多未成年人喜欢在有水源的地方嬉戏&#xff0c;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&#xff0c;完善各类安全防护设施&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;我们对于连接已经有了一定的理解。而自连接&#xff0c;通俗地去理解就是自己连接自己&#xff0c;即一张表查询多次。…...

连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效

在连锁超市冷库运营中&#xff0c;高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术&#xff0c;实现年省电费15%-60%&#xff0c;且不改动原有装备、安装快捷、…...

【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表

1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍

文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结&#xff1a; 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析&#xff1a; 实际业务去理解体会统一注…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

大数据学习(132)-HIve数据分析

​​​​&#x1f34b;&#x1f34b;大数据学习&#x1f34b;&#x1f34b; &#x1f525;系列专栏&#xff1a; &#x1f451;哲学语录: 用力所能及&#xff0c;改变世界。 &#x1f496;如果觉得博主的文章还不错的话&#xff0c;请点赞&#x1f44d;收藏⭐️留言&#x1f4…...

html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计(4页)附源码

目录 一、&#x1f468;‍&#x1f393;网站题目 二、✍️网站描述 三、&#x1f4da;网站介绍 四、&#x1f310;网站效果 五、&#x1fa93; 代码实现 &#x1f9f1;HTML 六、&#x1f947; 如何让学习不再盲目 七、&#x1f381;更多干货 一、&#x1f468;‍&#x1f…...

NPOI操作EXCEL文件 ——CAD C# 二次开发

缺点:dll.版本容易加载错误。CAD加载插件时&#xff0c;没有加载所有类库。插件运行过程中用到某个类库&#xff0c;会从CAD的安装目录找&#xff0c;找不到就报错了。 【方案2】让CAD在加载过程中把类库加载到内存 【方案3】是发现缺少了哪个库&#xff0c;就用插件程序加载进…...

Spring AI Chat Memory 实战指南:Local 与 JDBC 存储集成

一个面向 Java 开发者的 Sring-Ai 示例工程项目&#xff0c;该项目是一个 Spring AI 快速入门的样例工程项目&#xff0c;旨在通过一些小的案例展示 Spring AI 框架的核心功能和使用方法。 项目采用模块化设计&#xff0c;每个模块都专注于特定的功能领域&#xff0c;便于学习和…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...

HTML前端开发:JavaScript 获取元素方法详解

作为前端开发者&#xff0c;高效获取 DOM 元素是必备技能。以下是 JS 中核心的获取元素方法&#xff0c;分为两大系列&#xff1a; 一、getElementBy... 系列 传统方法&#xff0c;直接通过 DOM 接口访问&#xff0c;返回动态集合&#xff08;元素变化会实时更新&#xff09;。…...