MongoDB-index
索引：特殊的数据结构，存储表的数据的一小部分以实现快速查询优点： 1、大大减少了服务器需要扫描的数据量 2、索引可以帮助服务器避免排序或使用临时表 3、索引可以将随机io转换为顺序io索引评估：三星（非常好）一星：索引如果能将相关的记录放置到一起二星：索引中数据的存储顺序与查找标准中顺序一致三星：如果索引中包含查询中所需要的全部数据：（覆盖索引）
DBA书：关系型数据库索引设计与优化
索引类别： 顺序索引 散列索引：将索引映射至散列桶上，映射是通过散列函数进行的
评估索引的标准： 访问类型：做等值比较用散列索引，用范围比较时用顺序索引
访问时间： 插入时长： 删除时长： 空间开销：
顺序索引： 聚集索引：如果某记录文件中的记录顺序是按照对应的搜索码指定的顺序排序，聚集索引页成为主索引
非聚集索引：搜索码中的指定的次序与记录文件中的记录次序不一致
有聚集索引的数据文件，也叫做索引顺序文件
根据索引中是否为每个记录相应的创建索引项，可分为稠密索引和稀疏索引
多级索引：（但对频繁修改的数据，性能很差） 辅助索引必须是稠密索引
B+树索引：顺序索引
Balance Tree:平衡树索引
顺序索引的特性： 全值匹配：Name='user12' 匹配最左前缀：Name LIKE'User1%',无效：Name LIKE '%User1%' 匹配列前缀：Name LIKE'User1%',无效：Name LIKE '%User1%' 匹配范围值 精确匹配某一列并范围匹配另外一列： 只访问索引的查询
散列索引： 散列函数： 分布随机 分布均匀适用场景： 精确匹配:=,IN(),<=>
Mysql:全文索引，fulltext sphinx，lucene 空间索引：必须使用空间索引函数获取相应的查询结果 主键、唯一键
Mysql：创建索引 create index index_name on table (col1,...) alter table add index
alter table drop index
drop index index_name from table show indexes from table
Mongodb创建索引： id字段就有主索引在Name创建索引：
查看所有：默认在id上创建了主索引唯一索引：db.collection.ensureIndex({"user_id":1},{unique:true})sparse index:稀疏索引
db.collection.ensureIndex({"user_id":1},{sparse:true})
Mongodb：索引可以创建在collection上，也可以创建在子文档中
Mongodb索引类型： 单键索引 组合索引 多键索引： 空间索引 文本索引 hash索引hash索引：
删除索引：或者db.mycoll.dropIndexes()：删除mycoll的所有索引查询过程：explain
扫描了100个数据创建索引后，只扫描一个数据指定索引：创建组合索引：通过组合索引查询：
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> db.testcoll.find({Name:'User19'}).hint({Name:1,Age:1}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor Name_1_Age_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"Name" : [
[
"User19",
"User19"
]
],
"Age" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
]
},
"server" : "stu:27017"
}
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