文章来自MongoDB索引优化详解

MongoDB有哪些类型的索引

单字段索引(Single Field Index）
MongoDB会自动为我们的文档插入'_id'

 # 为id field建立索引，1表示升序，-1表示降序，没有差别
db.employee.createIndex({'id': 1})

复合索引(Compound Index)

上图查询索引的时候会先查询userid，再查询score，然后就可以找到对应的文档

对于复合索引需要注意以下几点

• 先后顺序很关键

索引field的先后顺序很关键，影响有两方面：
MongoDB在复合索引中是根据prefix排序查询，就是说排在前面的可以单独使用。我们创建一个如下的索引
db.collection.createIndex({'id': 1, 'city': 1, 'score': 1}) 

我们如下的查询可以利用索引
db.collection.find({'id': xxx})
db.collection.find({'id': xxx, 'city': xxx})
db.collection.find({'id': xxx, 'city':xxx, 'score': xxxx})

但是如下的查询无法利用该索引
db.collection.find({'city': xxx})
db.collection.find({'city':xxx, 'score': xxxx})

还有一种特殊的情况，就是如下查询：
db.collection.find({'id': xxx, 'score': xxxx})

这个查询也可以利用索引的前缀'id'来查询，但是却不能针对score进行查询，你可以说是部分利用了索引，因此其效率可能不如如下索引：
db.collection.createIndex({'id': 1, 'score': 1}) 

• document越少的索引越应该放在前面

比如此例中id如果是唯一的，那么就应该放在最前面，因为这样通过id就可以锁定唯一一个文档。而如果通过city或者score过滤完成后还是会有大量文档，这就会影响最终的性能。

索引的排序顺序不同
复合索引最末尾的field，其排序顺序不同对于MongoDB的查询排序操作是有影响的。
db.events.createIndex( { username: 1, date: -1 } )

这种情况下， 如下的query可以利用索引：
db.events.find().sort( { username: 1, date: -1 } )

但是如下query则无法利用index进行排序
db.events.find().sort( { username: 1, date: 1 } )

多key索引 （Multikey Index）
这个主要是针对数据类型为数组的类型，如下示例：
{"name" : "jack", "age" : 19, habbit: ["football, runnning"]}
db.person.createIndex( {habbit: 1} )  // 自动创建多key索引
db.person.find( {habbit: "football"} )

另外，MongoDB中还有其它如哈希索引，地理位置索引以及文本索引，主要用于一些特定场景，具体可以参考官网，在此不再详解

索引属性
索引主要有以下几个属性:

• unique：这个非常常用，用于限制索引的field是否具有唯一性属性，即保证该field的值唯一
• partial：很有用，在索引的时候只针对符合特定条件的文档来建立索引，如下

db.restaurants.createIndex(
   { cuisine: 1, name: 1 },
   { partialFilterExpression: { rating: { $gt: 5 } } } //只有当rating大于5时才会建立索引
)
这样做的好处是，我们可以只为部分数据建立索引，从而可以减少索引数据的量，除节省空间外，其检索性能也会因为较少的数据量而得到提升

• sparse：可以认为是partial索引的一种特殊情况，由于MongoDB3.2之后已经支持partial属性，所以建议直接使用partial属性
• TTL: 可以用于设定文档有效期，有效期到自动删除对应的文档。

通过explain结果来分析性能
我们往往会通过打点数据来分析业务的性能瓶颈，这时，我们会发现很多瓶颈都是出现在数据库相关的操作上，这时由于数据库的查询和存取都涉及大量的IO操作，而且有时由于使用不当，会导致IO操作的大幅度增长，从而导致了产生性能问题。而MongoDB提供了一个explain工具来用于分析数据库的操作。直接拿官网的示例来做说明：

假设我们在inventory collection中有如下文档：

{ "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 }
{ "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 100 }
{ "_id" : 3, "item" : "p1", type: "paper", quantity: 200 }
{ "_id" : 4, "item" : "p2", type: "paper", quantity: 150 }
{ "_id" : 5, "item" : "f3", type: "food", quantity: 300 }
{ "_id" : 6, "item" : "t1", type: "toys", quantity: 500 }
{ "_id" : 7, "item" : "a1", type: "apparel", quantity: 250 }
{ "_id" : 8, "item" : "a2", type: "apparel", quantity: 400 }
{ "_id" : 9, "item" : "t2", type: "toys", quantity: 50 }
{ "_id" : 10, "item" : "f4", type: "food", quantity: 75 }

假设此时没有建立索引，做如下查询：

db.inventory.find( { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } } )
返回结果如下：

{ "_id" : 2, "item" : "f2", "type" : "food", "quantity" : 100 }
{ "_id" : 3, "item" : "p1", "type" : "paper", "quantity" : 200 }
{ "_id" : 4, "item" : "p2", "type" : "paper", "quantity" : 150 }

这时我们可以通过explain来分析整个查询的过程：
explain 有三种模式：queryPlanner,executionStats, allPlansExecution，其中最常用的就是第二种executionStats，它会返回具体执行的时候的统计数据

db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).explain("executionStats")

# explain的结果如下：
{
   "queryPlanner" : {
         "plannerVersion" : 1,
         ...
         "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            ...
         }
   },
   "executionStats" : {
      "executionSuccess" : true,
      "nReturned" : 3,  # 查询返回的document数量
      "executionTimeMillis" : 0, # 执行查询所用的时间
      "totalKeysExamined" : 0, # 总共查询了多少个key，由于没有使用索引，因此这里为0
      "totalDocsExamined" : 10, # 总共在磁盘查询了多少个document，由于是全表扫描，我们总共有10个documents，因此，这里为10
      "executionStages" : {
         "stage" : "COLLSCAN",  # 注意这里，"COLLSCAN"意味着全表扫描
         ...
      },
      ...
   },
   ...
}

现在我们来创建一个索引

db.inventory.createIndex( { quantity: 1 } )

# 再来看下explain的结果
db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).explain("executionStats")

# 结果如下：
{
   "queryPlanner" : {
         "plannerVersion" : 1,
         ...
         "winningPlan" : {
               "stage" : "FETCH",
               "inputStage" : {
                  "stage" : "IXSCAN",  # 这里"IXSCAN"意味着索引扫描
                  "keyPattern" : {
                     "quantity" : 1
                  },
                  ...
               }
         },
         "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "executionStats" : {
         "executionSuccess" : true,
         "nReturned" : 3,
         "executionTimeMillis" : 0,
         "totalKeysExamined" : 3,  # 这里nReturned、totalKeysExamined和totalDocsExamined相等说明索引没有问题，因为我们通过索引快速查找到了三个文档，且从磁盘上也是去取这三个文档，并返回三个文档。
         "totalDocsExamined" : 3,
         "executionStages" : {
            ...
         },
         ...
   },
   ...
}

再来看下如何通过explain来比较compound index的性能，之前我们在介绍复合索引的时候已经说过field的顺序会影响查询的效率。有时这种顺序并不太好确定（比如field的值都不是unique的），那么怎么判断哪种顺序的复合索引的效率高呢，这就像需要explain结合hint来进行分析。
比如我们要做如下查询：

db.inventory.find( {
   quantity: {
      $gte: 100, $lte: 300
   },
   type: "food"
} )

# 会返回如下文档
{ "_id" : 2, "item" : "f2", "type" : "food", "quantity" : 100 }
{ "_id" : 5, "item" : "f3", "type" : "food", "quantity" : 300 }


# 现在我们要比较如下两种复合索引
db.inventory.createIndex( { quantity: 1, type: 1 } )
db.inventory.createIndex( { type: 1, quantity: 1 } )

# 分析索引 { quantity: 1, type: 1 }的情况
# 结合hint和explain来进行分析
db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 300 }, type: "food" }
).hint({ quantity: 1, type: 1 }).explain("executionStats") # 这里使用hint会强制数据库使用索引 { quantity: 1, type: 1 }
explain结果

{
   "queryPlanner" : {
      ...
      "winningPlan" : {
         "stage" : "FETCH",
         "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "keyPattern" : {
               "quantity" : 1,
               "type" : 1
            },
            ...
            }
         }
      },
      "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "executionStats" : {
      "executionSuccess" : true,
      "nReturned" : 2,
      "executionTimeMillis" : 0,
      "totalKeysExamined" : 5,  # 这里是5与totalDocsExamined、nReturned都不相等
      "totalDocsExamined" : 2,
      "executionStages" : {
      ...
      }
   },
   ...
}
再来看下索引 { type: 1, quantity: 1 } 的分析

db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 300 }, type: "food" }
).hint({ type: 1, quantity: 1 }).explain("executionStats")
结果如下：

{
   "queryPlanner" : {
      ...
      "winningPlan" : {
         "stage" : "FETCH",
         "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "keyPattern" : {
               "type" : 1,
               "quantity" : 1
            },
            ...
         }
      },
      "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "executionStats" : {
      "executionSuccess" : true,
      "nReturned" : 2,
      "executionTimeMillis" : 0,
      "totalKeysExamined" : 2, # 这里是2，与totalDocsExamined、nReturned相同
      "totalDocsExamined" : 2,
      "executionStages" : {
         ...
      }
   },
   ...
}