Mongodb 被忽略的 数据类型 索引种类 与限制与如何导向开发者 （2 索引种类与 ESR）...

接上期MONGODB 中的数据的快速查找是通过索引来进行的，这里来先把一些INDEX 中MONGODB 在索引中的词汇来捋一捋， 如voverd query 覆盖查询， IXCSAN索引扫描  COLLSCAN 全collection 扫描， Query shape  , index prefix 前缀索引 , selectivity 过滤性。

关于INDEX 的种类，MONGODB 主要分为以下种类的INDEX 

单建索引

组合索引

多值索引  多键索引

地理位置索引

全文索引

TTL 索引

部分索引

HASH 索引

跳跃索引 稀疏索引

在一个MONGODB 的语句执行中，也有类似与传统数据库的执行方式，首先语句与执行计划中的缓存匹配，如果发现执行过，则可能直接走原有的计划，如不可以，会生成新的候选计划，在评估候选计划，通过对不同的优化方式进行测试，最终得出最优的计划， 创建计划缓存。最终通过执行器将计划进行执行，与其他的数据库类型，可以强制MONGODB 使用预定的索引。

1  ESR 原则

对于MONGODB 重要的第一个索引的关联项和知识点是MONGODB 的组合查询中的配对的索引的 ESR 原则， Equal  , sort , range  , 对应不同的查询可能会更简化为 ES  ， ER。 

这里的意思简单用一句话来描述， 查询中的索引与查询需要匹配一个 等值计算，排序， 范围 这样一个顺序。

下面通过一个查询和三个索引来说明问题

在一个collection 建立三个索引，其中不同的是索引中字段的顺序

db.zips.createIndex(
                  {"city": 1,"_id":1,"pop":1},
                  {background:true} )
db.zips.createIndex(
                  {"_id":1,"city": 1,"pop":1},
                  {background:true} )
db.zips.createIndex(
                  {"pop":1,"_id":1,"city": 1},
                  {background:true} )                  
db.zips.find({city:"AGAWAM",pop:{$gt:15337}}).sort("_id": 1).explain("executionStats")

查询中可以看到三个索引，在查询中，使用了根据上面的ESR原则建立的索引，而并没有用其他的索引。

db.zips.dropIndex("city_1__id_1_pop_1")

在我们删除最优选后，在此查询 可以看到查询的方式变为了 SR 模式

db.zips.createIndex(
                  {"city": 1,"_id":1,"pop":1},
                  {background:true} )
db.zips.createIndex(
                  {"_id":1,"city": 1,"pop":1},
                  {background:true} )
db.zips.createIndex(
                  {"pop":1,"_id":1,"city": 1},
                  {background:true} )                  
db.zips.find({city:"AGAWAM",pop:{$gt:15337}}).sort("_id": 1).explain("executionStats")
db.zips.dropIndex("city_1__id_1_pop_1")
db.zips.dropIndex("pop_1__id_1_city_1")

依次对索引进行删除可以看到如何ESR 原理的查询和索引性能是最优的，其次是SR。 每种不同的索引会导致  docsExamined 评估数的不同

这个例子的优化点用一句话表达就是，缩小范围，顺序定位，缩小范围,减少最后的排序组合，这样在多个字段的索引中，定位是最快的，避免搜集过多的document ,在进行filiter.

2  全文索引

MONGODB 在2.4就已经有了全文索引，全文索引的没有在MONGODB 中大量使用的原因是数据量大了后，性能的问题。 在MONGODB 4.2后的Altas的全文索引采用了新的方法，有兴趣的可以查询相关的内容。这里还是说老的mongodb community 的中的FULL TEXT . MONGODB 的全文索引，1个collection中只能拥有一个全文索引。

 全文索引需要注意的是一个查询中只能有一个全文索引，并且不能在全文索引中使用HINT，同时也不能使用$natural 进行排序，同时如果有地理数据查询时不能预地理索引一起进行查询。对于中午的全文索引查询也要注意一些特殊的情况和设置。

3  跳跃索引 或 稀疏索引

Mongodb 属于NOSQL 数据库库，其中最主要的特点是每个document (ROWS) 都可能是不一样的，而索引本身的特性就是对于操作的数据要求每行都存在，这里就产生了矛盾。

稀疏索引就是解决这个问题的，

db.places.createIndex({"name": 1}, {sparse: true ,background:true})

通过在  create index 时添加 sparse 稀疏索引降低索引在无KEY VALUE 的情况下不会对这个document 的不存在的KEY 进行 NULL 的索引的建立。

4  部分索引

部分索引并不是类似MYSQL 的前缀索引，而是根据条件来建立索引，可以这样理解一部分数据在collection中建立索引，一部分数据在collection不建立索引。下面是一个例子，我们仅仅对pop 中数据库大于1000的数据进行索引的操作。那么这个索引的好处也很明显，在符合你的条件的基础上的查询都可以走索引，索引的容量小，效率高。

db.zips_purea.createIndex({pop:1},{partialFilterExpression:{pop:{$gt:1000}}})

db.zips_purea.find({pop:{$gt:1200}}).explain()

条件变化了，已经不再我们的条件之内了，可以看见查询就不再使用索引了，为什么，因为索引没有建立，一部分数据并没有

5  TTL 索引

MONGODB 的TTL 索引或者叫 expired time  INDEX , TTL 索引主要的公用就是数据的过期清理，REDIS 本身是可以对键值进行设置，通过键值的过期时间来在规定的时间将键值清理的，MONGODB 为什么也会有这样的一个功能，个人从这几年的MONGODB 的使用的过程中，深深的体会这个功能的重要性，MONGODB 本身承载的数据，不同应用的报文承接，日志记录的功能，用户信息的查询等等，这些场景的应用中都有一个不可回避的问题，就是数据的时效性。数据在这些场景中都是有时效性的，过期后数据就不在被使用，一般的数据库都不会具有自动清理数据的功能，MOGNODB 通过TTL 索引设置时间的方式，将数据到期后，根据数据库本身性能的要求，在满足数据库空闲时进行过期数据的清理的工作。

我们打开一个COLLECTION，并且其中有一条记录是包含时间的，这里TTL索引加你了以data2 为字段，超过300秒就开始清理数据的TTL 索引。

db.data.createIndex({"data2":1},{expireAfterSeconds:300})

在索引建立后，300秒后，我们查看到底数据有没有被清理出去, 再次查询，的确数据已经被删除了。

但，但就怕说但，很多同学反馈说，建立了索引不能删除数据那么可以看看是否有以下的问题

1  字段的类型，字段的类型必须是ISODATE 类型，文本格式的数据是无法被识别的。

2  时间在数据组中，如果时间在数组中包含多个时间值，以时间最早的作为清理的基准（但是在不建议这样做，还是规规矩矩的建立一个时间KEY VALUE 很难吗）

3  文档中并不包含这个KEY VALUE ，则这个文档永远不会被删除

4  数据库处于繁忙，未达到可以清理的阀值的情况下，数据库会进行轮训，达到轮训时间，但系统性能不达标的情况下，不会清理数据，系统默认60秒轮训一次。

5  从库的数据操作，并不通过TTL索引，相关操作是通过主库OP LOG 推送的。

6   TTL 索引本身具有普通INDEX的功能，一箭双雕。

6  HASH 索引

HASH 索引本身的功能是在MONGODB 分片的情况下进行工作的，也就是并不是普通的复制集，或单体的MONGODB 有这个需求，或功能。 建立这个功能也是通过针对 _id 主键加索引的方式。

在MONGODB 4.4 hash index 本身已经支持了compound hash index 这里由于本身的特性以及使用场景，就不在深入了。这里多说一句关于MOGNODB数据分片的问题，MONGODB 分片 HASH  RANGE 这两种方式都会针对不同的业务场景，也都有各自的缺陷，用好了性能提升，用不好，性能和单机相比会有很大的衰减，所以不要一提分片就认为是解决问题的第一个方法。

7  地理索引  2d indexes  

地理索引面向的是MONGODB 的地理数据查询方式，通过地理索引可以快速的处理地理数据信息。

具体的使用方式，需要地理查询的特殊方式，这里不再详述，需要了解详情的的同学可以打开下方的连接。

Mongodb GeoJSON 地理数据处理 其实我也很厉害

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDA0NTEwNA==&mid=2247494621&idx=1&sn=5ee53df3b1cae7835d529e2efda61347&chksm=cfbc8f82f8cb069490a31fe57cca6d4397dab23686ee1b755ddc5fb08d770ce5e29333765889&token=959999716&lang=zh_CN#rd

小结：

mongodb 本身的索引种类与传统数据库部分相同，部分不同，不同的部分以自身的MONGODB数据的类型，数据的存储方式，以及业务场景有关。所以用好MONGODB 的第一个条件，就是识别业务场景，那些业务场景适合，剩下的才是MONGODB 的数据存储设计（schema ）与 索引的性能支持。