索引
- 索引提高查询速度，降低写入速度。权衡常用的查询字段，不必在太多列上建索引
- 在mongo中，索引可以按字段升序/降序来创建，便于排序
- 默认使用btree树来组织索引文件，2.4版本以后，也允许建立hash索引
查看查询计划
db.stu.find({sn:99}).explain()
"cursor":"BasicCursor", -- 说明索引没有发挥作用
"nscannedObjects":1000, -- 理论上要扫描多少行
"cursor":"BtreeCursor sn_1", 用到的btree索引
常用命令
1. 查看当前索引状态
db.stu.getIndexes()
2. 创建普通的单列索引
db.stu.ensureIndex({field:1/-1}) // 1 是升序，2是降序
2. 创建多列索引
db.stu.ensureIndex({field1:1/-1, field2:1/-1}) // 1 是升序，2是降序
3. 删除单个索引
db.stu.dropIndex({field:1/-1})
4. 一下删除全部索引
db.stu.dropIndexes()
5. 创建子文档索引
db.collection.ensureIndex({field.subfield:1/-1})
6. 创建唯一索引
db.stu.ensureIndex({field:1/-1},{unique:true})
7. 创建稀疏索引
稀疏索引的特点: 如果针对field做索引，针对不含field列的文档，则不建立索引
与之相对，普通索引，会把该文档的field列当成NULL,并建索引。
适宜于：小部分文档含有某列时.
db.stu.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true})
image.png
8. 创建哈希索引(2.4新增的)
哈希索引速度比普通索引快，但是，无法对范围查询进行优化
适宜于--随机性强的散列
db.collection.ensureIndex({field:'hashed'})
9. 重建索引
一个表经过很多次修改后，导致表的文件产生空洞，索引文件也如此
可以通过索引文件的重建，减少索引文件的碎片，并提高索引的效率，类似mysql中的optimize table
db.collection.reIndex()
