单键|盖子_笔记

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

  1、正确设置索引&＃xff0c;MongoDB可以高效使用其硬件&＃xff0c;并且快速服务查询。而错误索引导致查询减速、写减速、恶化硬件设备使用。【高效使用MongoDB为何要理解索引&＃xff1f;】

  2、索引分简单索引和复合索引。

  3、索引规则&＃xff1a;

&＃xff08;1&＃xff09;索引可大大减少要处理的文档数量。没有适当索引&＃xff0c;唯一满足条件的查询方式则是扫描全部文档&＃xff0c;直到找到满足条件的查询。这通常指的是查询整个集合。

&＃xff08;2&＃xff09;唯一的单键索引将会用来处理查询【 $or操作符查询是例外】。对于包含多个键的查询&＃xff0c;包含这些键的复合索引是最好的解决方案。

&＃xff08;3&＃xff09;如果有一个复合索引a-b&＃xff0c;那么a上的索引是多余的&＃xff0c;b上的不多于。

&＃xff08;4&＃xff09;复合索引的键值顺序很重要。

  4、单键索引。每个索引入口对应文档索引里的单个值。默认的索引在_id字段。

  5、复合索引。2.6版本后可以一个查询使用多个索引&＃xff0c;但最好还是只使用一个索引。复合索引是每个入口由多个键值组成的单个索引。

  6、MongoDB绝大部分索引使用B-树结构。B树结构的特点&＃xff1a;一、方便各种查询&＃xff0c;包括精确匹配、范围条件查询、排序、前缀匹配、索引查询。二、在添加和删除键值之后都会保持平衡。

  7、唯一索引&＃xff0c;会确保在所有文档中的一致性&＃xff0c;要创建指定unique参数即可。

db.users.createIndex(username:1,unique:true)


如果在集合上需要唯一索引&＃xff0c;最好在插入数据之前创建索引。提前创建索引&＃xff0c;可以确保从开始建立约束。当在包含数据的集合上创建唯一索引可能会失败&＃xff0c;因为集合中可能存在重复数据。当重复键值存在&＃xff0c;则索引创建失败。

  8、要在已有集合上创建唯一索引&＃xff0c;可以重复尝试创建唯一索引&＃xff0c;用错误信息删除重复键值。如果数据部重要&＃xff0c;可以用dropDups参数来让MongoDB删除重复键值&＃xff0c;但该参数在3.0版本已删除&＃xff0c;可以创建新集合&＃xff0c;在新集合上创建&＃xff0c;然后从旧集合复制到新集合&＃xff08;确保复制过程中忽略错误或手动处理重复键值&＃xff09;。

  9、稀疏索引&＃xff0c;只有包含某些索引键值的文档才会出现&＃xff0c;要创建&＃xff0c;则指定sparse:true。

  10、使用稀疏索引的情况&＃xff1a;

• 想在集合里不是每个文档中都出现的字段上建立唯一索引
• 集合中大佬文档不包含所有键值

  11、多键索引。思想是多个索引入口或键值&＃xff0c;引用同一个文档。智能使用该索引对MongoDB scheme设计十分重要。

  12、哈希索引。通过hashed参数创建。

db.recipes.createIndex(recipe_name:&＃39;hashed&＃39;)


  因为所言值是最初参数的哈希值&＃xff0c;所以有如下限制&＃xff1a;

• 等值查询相似&＃xff0c;不支持范围查询
• 不支持多键哈希
• 浮点数在哈希之前转换为整数

既然有这些限制为什么使用哈希? 因为哈希索引上的入口是均匀分布的。当有键值数据不均匀分布时&＃xff0c;哈希函数可以创建均匀性。哈希索引可以跨片或跨机存储。

  13、地理空间索引。功能是查询某个地点附近的文档&＃xff0c;基于经纬度来存储每个文档。

  14、创建索引是createIndex()方法&＃xff0c;原理创建一个带有新索引的文档并把它存储到专门的system.indexes集合。删除则使用deleteIndexes。

use green
db.runCommand(deleteIndexes:"users",index:"zip")


  15、使用getIndexes&＃xff08;&＃xff09;方法检查索引规范。也可以使用dropIndex方法删除索引。

use green
db.users.dropIndex("zip")


  16、索引构建分两步&＃xff0c;第一步对构建索引的值进行排序。排序过的值插入B-树里效率更高&＃xff0c;排序进度使用有序文档占全部文档的比例表示。第二步&＃xff0c;排序后的值插入索引中&＃xff0c;构建索引花费时间使用插入system.indexes的时间来指示。

  17、可以使用currentOp()方法来检查索引构建进度。

  18、如果在生产情况下无法停止数据库访问&＃xff0c;可以指定在后台构建索引。只需要声明索引时指定background:true参数就可以【构建索引会占用写锁&＃xff0c;但允许其他用户读/写数据库&＃xff0c;后台索引有时会影响性能】。

db.values.createIndex(open:1,close:1,background:true)


  19、离线索引。由于后台构建索引可能对生成服务器造成无法接受的压力&＃xff0c;就需要离线构建索引。这需要离线复制一个新的服务器节点&＃xff0c;在此服务器上创建索引&＃xff0c;并允许此服务器复制主服务器数据。一旦更新完毕&＃xff0c;就把此服务器当主服务器&＃xff0c;然后采用第二台离线服务器构建其所有的版本。

  该策略假设复制oplog日志足够大&＃xff0c;以避免脱机服务器在索引构建中丢失数据。

  20、索引碎片最大问题是实际空间远远大于数据所需空间&＃xff0c;导致使用更多的内存空间&＃xff0c;则考虑重建索引。

  使用reIndex命令重新创建索引。

db.values.reIndex()


  21、查询优化是找出慢速查询&＃xff0c;发现问题并解决问题的过程。

  22、MongoDB日志器会打印索引查询时间超过100ms的操作&＃xff0c;可以作为分析慢速查询的第一个入口。

23、可用下面命令简单的实现查询工作

grep -E &＃39;[0-9]&＃43;ms&＃39; mongod.log


  在启动MongoDB可以设置-slowms参数记录超过多少ms的操作。

  24、FROFILER通常被禁用&＃xff0c;如果找不到比内置分析器更好的工具则使用该工具分析慢速查询。

use stocks
db.setProfilingLevel(2)


  首先选择要监控的数据库&＃xff0c;分析范围是某个数据库。分析级别为2.则会告诉分析器记录每个读/写操作。为1&＃xff0c;记录慢速操作耗时超时100ms的。为0&＃xff0c;只记录耗时超时的操作&＃xff0c;传递毫秒为第二个参数。

db.setProfillingLevel(1,50)


  25、监控结果保存到特殊的盖子集合&＃xff0c;system.profile里&＃xff0c;存储在执行setProfilingLevel命令的数据库中。

盖子集合&＃xff0c;固定大小&＃xff0c;一旦达到最大数量&＃xff0c;新文档取代旧文档。

  system.profile集合分配128KB&＃xff0c;确保监控分析数据不耗费太多资源。

  26、查询所有耗时超过150ms的操作

db.system.profile.find(millis:$gt:150)


  27、监控策略&＃xff1a;

• 使用监控分析器良好方式是使用粗略设置和向下工作模式启动它【先确保没有超过100ms的&＃xff0c;再继续75ms的】。
• 启用监控分析器后&＃xff0c;若要监控所有应用程序的操作&＃xff0c;则意味测试所有应用程序的读取和写入操作
• 要彻底分析问题&＃xff0c;则这些读/写操作应在真实条件下执行&＃xff0c;当数据大小、查询负载、硬件与生产环境一样时&＃xff0c;查询效果最好。

  28、最简单的情况&＃xff0c;缺少所有&＃xff0c;不恰当的索引低于期望查询&＃xff0c;可以用explain命令找出原因。

  29、查询优化器使用的简单规则&＃xff1a;

• 避免scanAndOrder。如果查询包含排序&＃xff0c;则尝试使用索引排序
• 使用有用索引约束满足所有字段—尝试为查询选择器中的字段使用索引
• 如果查询包含范围或者排序&＃xff0c;则选择最后一个key使用的索引来帮助处理范围和排序。

如果对任意的索引这些条件都满足&＃xff0c;则所有索引就会是最佳的而且可以使用。如果多个索引都最佳&＃xff0c;则任意选择其中一个。如果可以为查询构建最佳索引&＃xff0c;就可以大大简化优化器的工作&＃xff0c;因此请尽量做到。

  30、优化器在下列事件发生后会自动过期计划&＃xff1a;

• 集合中写入了100次
• 集合新建或者删除了所有
• 如果查询计划的查询做了比期望更多的工作。衡量“更多的工作”用的是nscanned的值超过了缓存的nscanned的值至少是10。

  31、单键索引的应用环境&＃xff1a;

• 精确匹配。无论是返回0个&＃xff0c;1个还是多个结果都使用索引。
• 排序&＃xff1a;在索引字段上排序
• 范围查询。可能在同一个字段上使用或不使用排序

  32、复合索引的可能应用场景&＃xff1a;

• 精确匹配。在第一个键上精确匹配。第一和第二个键&＃xff0c;或第一&＃xff0c;第二和第三个键使用指定的顺序
• 范围匹配。在任意集合最左边键&＃xff08;包括none)上的精确匹配&＃xff0c;并且使用限制范围或者排序。
• 覆盖索引。是索引的特殊使用。当需要的数据都驻留在所有里&＃xff0c;索引可以说覆盖了查询&＃xff0c;又称为索引查询。因为这些查询不需要访问具体的索引文档。