索引基礎知識

什么是索引

索引最常用的比喻就是書籍的目錄，查詢索引就像查詢一本書的目錄。本質上目錄是將書中一小部分內容信息（比如題目）和內容的位置信息（頁碼）共同構成，而由于信息量小（只有題目），所以我們可以很快找到我們想要的信息片段，再根據頁碼找到相應的內容。同樣索引也是只保留某個域的一部分信息（建立了索引的field的信息），以及對應的文檔的位置信息。
假設我們有如下文檔（每行的數據在MongoDB中是存在于一個Document當中）

姓名	id	部門	city	score
張三	2	xxx	Beijing	90
李四	1	xxx	Shanghai	70
王五	3	xxx	guangzhou	60

假如我們想找id為2的document(即張三的記錄)，如果沒有索引，我們就需要掃描整個數據表，然后找出所有為2的document。當數據表中有大量documents的時候，這個時間就會非常長（從磁盤上查找數據還涉及大量的IO操作)。建立索引后會有什么變化呢？MongoDB會將id數據拿出來建立索引數據，如下

索引值	位置
1	pos2
2	pos1
3	pos3

這樣我們就可以通過掃描這個小表找到document對應的位置。

查找過程示意圖如下：

 

圖片來源MongoDB官網

為什么這樣速度會快呢？這主要有幾方面的因素

1. 索引數據通過B+樹來存儲，從而使得搜索的時間復雜度為O(logdN)級別的(d是B+樹的度, 通常d的值比較大，比如大于100)，比原先O(N)的復雜度大幅下降。這個差距是驚人的，以一個實際例子來看，假設d=100，N=1億，那么O(logdN) = 8, 而O(N)是1億。是的，這就是算法的威力。
2. 索引本身是在高速緩存當中，相比磁盤IO操作會有大幅的性能提升。（需要注意的是，有的時候數據量非常大的時候，索引數據也會非常大，當大到超出內存容量的時候，會導致部分索引數據存儲在磁盤上，這會導致磁盤IO的開銷大幅增加，從而影響性能，所以務必要保證有足夠的內存能容下所有的索引數據）

當然，事物總有其兩面性，在提升查詢速度的同時，由于要建立索引，所以寫入操作時就需要額外的添加索引的操作，這必然會影響寫入的性能，所以當有大量寫操作而讀操作比較少的時候，且對讀操作性能不需要考慮的時候，就不適合建立索引。當然，目前大多數互聯網應用都是讀操作遠大于寫操作，因此建立索引很多時候是非常劃算和必要的操作。

關于索引原理的詳細解釋可以參考文章MySQL索引背后的數據結構及算法原理，雖然講得是MySQL但是原理相似。

MongoDB有哪些類型的索引

單字段索引 （Single Field Index）

這個是最簡單最常用的索引類型，比如我們上邊的例子，為id建立一個單獨的索引就是此種類型。

 

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

需要注意的是通常MongoDB會自動為我們的文檔插入'_id' field，且已經按照升序進行索引，如果我們插入的文檔中包含有'_id' field，則MongoDB就不會自動創建'_id' field，但是需要我們自己來保證唯一性從而唯一標識一個文檔

復合索引 (Compound Index)

符合索引的原理如下圖所示：

 

復合索引示意圖

 

上圖查詢索引的時候會先查詢userid，再查詢score，然后就可以找到對應的文檔。
對于復合索引需要注意以下幾點：

索引field的先后順序很關鍵，影響有兩方面：

1. MongoDB在復合索引中是根據prefix排序查詢，就是說排在前面的可以單獨使用。我們創建一個如下的索引

 

db.collection.createIndex({'id': 1, 'city': 1, 'score': 1}) 

我們如下的查詢可以利用索引

 

db.collection.find({'id': xxx})
db.collection.find({'id': xxx, 'city': xxx})
db.collection.find({'id': xxx, 'city':xxx, 'score': xxxx})

但是如下的查詢無法利用該索引

 

db.collection.find({'city': xxx})
db.collection.find({'city':xxx, 'score': xxxx})

還有一種特殊的情況，就是如下查詢：

 

db.collection.find({'id': xxx, 'score': xxxx})

這個查詢也可以利用索引的前綴'id'來查詢，但是卻不能針對score進行查詢，你可以說是部分利用了索引，因此其效率可能不如如下索引：

 

db.collection.createIndex({'id': 1, 'score': 1}) 

2.過濾出的document越少的field越應該放在前面，比如此例中id如果是唯一的，那么就應該放在最前面，因為這樣通過id就可以鎖定唯一一個文檔。而如果通過city或者score過濾完成后還是會有大量文檔，這就會影響最終的性能。

索引的排序順序不同

復合索引最末尾的field，其排序順序不同對于MongoDB的查詢排序操作是有影響的。
比如：

 

db.events.createIndex( { username: 1, date: -1 } )

這種情況下， 如下的query可以利用索引：

 

db.events.find().sort( { username: 1, date: -1 } )

但是如下query則無法利用index進行排序

 

db.events.find().sort( { username: 1, date: 1 } )

多key索引 （Multikey Index）

這個主要是針對數據類型為數組的類型，如下示例：

 

{"name" : "jack", "age" : 19, habbit: ["football, runnning"]}
db.person.createIndex( {habbit: 1} )  // 自動創建多key索引
db.person.find( {habbit: "football"} )

其它類型索引

另外，MongoDB中還有其它如哈希索引，地理位置索引以及文本索引，主要用于一些特定場景，具體可以參考官網，在此不再詳解

索引屬性

索引主要有以下幾個屬性:

• unique：這個非常常用，用于限制索引的field是否具有唯一性屬性，即保證該field的值唯一
• partial：很有用，在索引的時候只針對符合特定條件的文檔來建立索引，如下

 

db.restaurants.createIndex(
   { cuisine: 1, name: 1 },
   { partialFilterExpression: { rating: { $gt: 5 } } } //只有當rating大于5時才會建立索引
)

這樣做的好處是，我們可以只為部分數據建立索引，從而可以減少索引數據的量，除節省空間外，其檢索性能也會因為較少的數據量而得到提升。

• sparse：可以認為是partial索引的一種特殊情況，由于MongoDB3.2之后已經支持partial屬性，所以建議直接使用partial屬性。
• TTL。 可以用于設定文檔有效期，有效期到自動刪除對應的文檔。

通過explain結果來分析性能

我們往往會通過打點數據來分析業務的性能瓶頸，這時，我們會發現很多瓶頸都是出現在數據庫相關的操作上，這時由于數據庫的查詢和存取都涉及大量的IO操作，而且有時由于使用不當，會導致IO操作的大幅度增長，從而導致了產生性能問題。而MongoDB提供了一個explain工具來用于分析數據庫的操作。直接拿官網的示例來做說明：

假設我們在inventory collection中有如下文檔：

 

{ "_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 }

假設此時沒有建立索引，做如下查詢：

 

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

返回結果如下：

 

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

這是我們可以通過explain來分析整個查詢的過程：

 

# explain 有三種模式： "queryPlanner", "executionStats", and "allPlansExecution".
# 其中最常用的就是第二種"executionStats"，它會返回具體執行的時候的統計數據
db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
).explain("executionStats")

explain的結果如下：

 

{
   "queryPlanner" : {
         "plannerVersion" : 1,
         ...
         "winningPlan" : {
            "stage" : "COLLSCAN",
            ...
         }
   },
   "executionStats" : {
      "executionSuccess" : true,
      "nReturned" : 3,  # 查詢返回的document數量
      "executionTimeMillis" : 0, # 執行查詢所用的時間
      "totalKeysExamined" : 0, # 總共查詢了多少個key，由于沒有使用索引，因此這里為0
      "totalDocsExamined" : 10, # 總共在磁盤查詢了多少個document，由于是全表掃描，我們總共有10個documents，因此，這里為10
      "executionStages" : {
         "stage" : "COLLSCAN",  # 注意這里，"COLLSCAN"意味著全表掃描
         ...
      },
      ...
   },
   ...
}

上面的結果中有一個"stage"字段，上例中stage為"COLLSCAN"，而MongoDB總共有如下幾種stage：

• COLLSCAN – Collection scan
• IXSCAN – Scan of data in index keys
• FETCH – Retrieving documents
• SHARD_MERGE – Merging results from shards
• SORT – Explicit sort rather than using index order

現在我們來創建一個索引：

 

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

再來看下explain的結果

 

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

結果如下：

 

{
   "queryPlanner" : {
         "plannerVersion" : 1,
         ...
         "winningPlan" : {
               "stage" : "FETCH",
               "inputStage" : {
                  "stage" : "IXSCAN",  # 這里"IXSCAN"意味著索引掃描
                  "keyPattern" : {
                     "quantity" : 1
                  },
                  ...
               }
         },
         "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "executionStats" : {
         "executionSuccess" : true,
         "nReturned" : 3,
         "executionTimeMillis" : 0,
         "totalKeysExamined" : 3,  # 這里nReturned、totalKeysExamined和totalDocsExamined相等說明索引沒有問題，因為我們通過索引快速查找到了三個文檔，且從磁盤上也是去取這三個文檔，并返回三個文檔。
         "totalDocsExamined" : 3,
         "executionStages" : {
            ...
         },
         ...
   },
   ...
}

再來看下如何通過explain來比較compound index的性能，之前我們在介紹復合索引的時候已經說過field的順序會影響查詢的效率。有時這種順序并不太好確定（比如field的值都不是unique的），那么怎么判斷哪種順序的復合索引的效率高呢，這就像需要explain結合hint來進行分析。
比如我們要做如下查詢：

 

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

會返回如下文檔：

 

{ "_id" : 2, "item" : "f2", "type" : "food", "quantity" : 100 }
{ "_id" : 5, "item" : "f3", "type" : "food", "quantity" : 300 }

現在我們要比較如下兩種復合索引

 

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

分析索引 { quantity: 1, type: 1 }的情況

 

# 結合hint和explain來進行分析
db.inventory.find(
   { quantity: { $gte: 100, $lte: 300 }, type: "food" }
).hint({ quantity: 1, type: 1 }).explain("executionStats") # 這里使用hint會強制數據庫使用索引 { quantity: 1, type: 1 }

explain結果

 

{
   "queryPlanner" : {
      ...
      "winningPlan" : {
         "stage" : "FETCH",
         "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "keyPattern" : {
               "quantity" : 1,
               "type" : 1
            },
            ...
            }
         }
      },
      "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "executionStats" : {
      "executionSuccess" : true,
      "nReturned" : 2,
      "executionTimeMillis" : 0,
      "totalKeysExamined" : 5,  # 這里是5與totalDocsExamined、nReturned都不相等
      "totalDocsExamined" : 2,
      "executionStages" : {
      ...
      }
   },
   ...
}

再來看下索引 { type: 1, quantity: 1 } 的分析

 

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

結果如下：

 

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

可以看出后一種索引的totalKeysExamined返回是2，相比前一種索引的5，顯然更有效率。

作者：geekpy
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db.getCollection('driverMongo').getIndexes()

db.getCollection('driverMongo').find({driverId:2140,groupId:34,name:'123456'}).explain('executionStats')