Mongodb的增删查改操作是很简单的。有必要再学点高深的东西，这篇文章就是做这个的。
1、index
建立索引的基本操作：
>>> from pymongo import ASCENDING, DESCENDING
>>> posts.create_index([("date", DESCENDING), ("author", ASCENDING)])
u'date_-1_author_1'
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]
u'BtreeCursor date_-1_author_1'
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]
2
索引会通过建立B树的方式提高数据的查找速度。
学会使用索引对于提高服务性能来说很有意义。
索引是用来加快查询速度的，事物都有双面性的，同时在每次插入、更新和删除操作时都会产生额外的开销。索引有时并不能解决查询慢的问题，一般来说，返回集合中一半以上的结果，全表扫描要比查询索引更高效些。
创建太多索引，会导致插入非常慢，同时还会占用很大空间。可以通过explain和hint工具来分析。索引有方向的，倒序还是升序。每个集合默认的最大索引个数为64个。
查看索引的命令:
db.ttlsa_events.getIndexes();
[
{
"v" : 1,
"key" : {
"_id" : 1
},
"ns" : "ttlsa_login.ttlsa_events",
"name" : "_id_"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"stmp" : -1
},
"ns" : "ttlsa_login.ttlsa_events",
"name" : "stmp_-1"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"uid" : 1,
"stmp" : -1
},
"ns" : "ttlsa_login.ttlsa_events",
"name" : "uid_1_stmp_-1"
}
]
此实例中有三个索引，其中id是创建表的时候自动创建的索引，不能删除。uid_1_stmp-1是组合索引。1表示升序，-1表示降序。
创建索引：
当有大量数据时，创建索引会非常耗时，可以指定到后台执行，只需指定“backgroud:true”即可。如：
db.ttlsa_posts.ensureIndex({pid:1}，{backgroud:true});
组合索引：
db.ttlsa_comments.ensureIndex({"properties.user":1,"properties.email":1})
> db.ttlsa_comments.find({"properties.user":'ttlsa',"properties.email":'ttlsa@ttlsa.com'})
> db.ttlsa_comments.find({"properties.user":'ttlsa'})
> db.ttlsa_comments.find().sort({"properties.user":1})
对多个值进行组合索引，查询时，子查询与索引前缀匹配时，才可以使用该组合索引。
创建唯一索引：
db.ttlsa_posts.ensureIndex({pid:1},{unique:true})
> db.ttlsa_posts.ensureIndex({pid:1},{unique:true, dropDups:true})
当为已有的集合创建索引，可能有些数据已经有重复了的，那么创建唯一索引将失败。可以使用dropDups来保留第一个文档，而后的重复文档将删除，这种方法慎重操作。
删除索引：
> db.collection.dropIndexes()
删除某个索引：
> db.collection.dropIndex({x:1})
2、explain执行计划
使用explain命令返回查询使用的索引情况，耗时，扫描文档数等等统计信息。
> db.ttlsa_events.find({uid:178620830}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor uid_1_stmp_-1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 2,
"nscannedObjects" : 2,
"nscanned" : 2,
"nscannedObjectsAllPlans" : 2,
"nscannedAllPlans" : 2,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 4,
"indexBounds" : {
"uid" : [
[
178620830,
178620830
]
],
"stmp" : [
[
{
"$maxElement" : 1
},
{
"$minElement" : 1
}
]
]
},
"server" : "TTLSA-191155:27017"
}
字段说明：
- cursor：返回游标类型
- isMultiKey：是否使用组合索引
- n：返回文档数量
- nscannedObjects：被扫描的文档数量
- nscanned：被检查的文档或索引条目数量
- scanAndOrder：是否在内存中排序
- indexOnly：
- nYields：该查询为了等待写操作执行等待的读锁的次数
- nChunkSkips：
- millis：耗时(毫秒)
- indexBounds：所使用的索引
- server： 服务器主机.
3、profiling
查看profile级别:
> db.getProfilingLevel()
0
设置profiling级别：
> db.setProfilingLevel( level , slowms )
> db.setProfilingLevel(2,10)
{ "was" : 0, "slowms" : 100, "ok" : 1 }
profile的级别可以取0，1，2 表示的意义如下：
- 0 – 不开启 默认级别
- 1 – 记录慢命令 (默认为>100ms)
- 2 – 记录所有命令
查询profiling记录:
MongoDB Profile 记录是直接存在系统 db 里的，记录位置system.profile 。
> db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(1)
{ "ts" : ISODate("2013-07-18T09:56:59.546Z"), "op" : "query", "ns" : "ttlsa_event.ttlsa_events", "query" : { "$query" : { "uid" : 161484152, "stmp" : { "$gt" : 0 } }, "$orderby" : { "stmp" : -1 } }, "ntoreturn" : 0, "ntoskip" : 0, "nscanned" : 35, "keyUpdates" : 0, "numYield" : 0, "lockStats" : { "timeLockedMicros" : { "r" : NumberLong(354), "w" : NumberLong(0) }, "timeAcquiringMicros" : { "r" : NumberLong(3), "w" : NumberLong(3) } }, "nreturned" : 35, "responseLength" : 7227, "millis" : 0, "client" : "10.1.242.209", "user" : "" }
> db.system.profile.find().pretty().limit(1)
{
"ts" : ISODate("2013-07-18T09:53:40.103Z"),
"op" : "query",
"ns" : "ttlsa_event.ttlsa_event_friends",
"query" : {
"_id" : 195794232
},
"ntoreturn" : 1,
"idhack" : true,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(45),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(3),
"w" : NumberLong(5)
}
},
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"client" : "10.1.22.199",
"user" : ""
}
字段说明：
ts： 该命令在何时执行
op: 操作类型
query: 本命令的详细信息
responseLength: 返回结果集的大小
ntoreturn: 本次查询实际返回的结果集
millis: 该命令执行耗时，以毫秒记
> db.setProfilingLevel(0)
{ "was" : 2, "slowms" : 10, "ok" : 1 }
>
> db.getProfilingLevel()
0
> db.system.profile.drop()
true
4、capped Collections
capped Collections 比普通Collections 的读写效率高。Capped Collections 是高效率的Collection类型，它有如下特点：
a. 固定大小；Capped Collections 必须事先创建，并设置大小：> db.createCollection("collection", {capped:true, size:100000})
b. Capped Collections 可以insert 和update 操作,不能delete 操作。只能用drop()方法删除整个Collection。
c. 默认基于Insert 的次序排序的。如果查询时没有排序，则总是按照insert 的顺序返回。
d. FIFO。如果超过了Collection 的限定大小，则用FIFO 算法，新记录将替代最先insert的记录
> db.createCollection("system.profile",{capped:true, size: 1000000})
{ "ok" : 1 }
> db.system.profile.stats()
{
"ns" : "ttlsa_event.system.profile",
"count" : 0,
"size" : 0,
"storageSize" : 1003520,
"numExtents" : 1,
"nindexes" : 0,
"lastExtentSize" : 1003520,
"paddingFactor" : 1,
"systemFlags" : 0,
"userFlags" : 0,
"totalIndexSize" : 0,
"indexSizes" : {
},
"capped" : true,
"max" : 2147483647,
"ok" : 1
}
