MongoDB索引Index分类及其实现原理

　　与MySQL一样，MongoDB中也使用索引提高查询效率。那索引是什么呢？索引是?种单独的、物理的对数据库表中?列或多列的值进?排序的?种存储结构，它是某个表中?列或若?列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据?的逻辑指针清单。索引的作?相当于图书的?录，可以根据?录中的?码快速找到所需的内容。索引?标是提?数据库的查询效率，没有索引的话，查询会进?全表扫描（scan every document in a collection） ,数据量?时严重降低了查询效率。

　　默认情况下Mongo在?个集合（collection）创建时，?动地对集合的_id创建了唯?索引。MongoDB中索引类型如下：

　　1、单键索引 (Single Field)

　　　　MongoDB?持所有数据类型中的单个字段索引，并且可以在?档的任何字段上定义。对于单个字段索引，索引键的排序顺序?关紧要，因为MongoDB可以在任??向读取索引。

　　　　单个例上创建索引：

　　　　　　db.collection_name.createIndex({"字段名":排序?式})

 　　　　　　1表示升序，-1表示降序。

　　　　需要注意的是：MongoDB中有一个特殊的单键索引 ——过期索引 TTL （ Time To Live）。TTL索引是MongoDB中?种特殊的索引， 可以?持?档在?定时间之后?动过期删除，?前TTL索引只能在单字段上建?，并且字段类型必须是?期类型。

　　　　　　db.collection_name.createIndex({"?期字段":排序?式}, {expireAfterSeconds: 秒数})

　　2、复合索引(Compound Index）

　　　　实际生产中通常需要在多个字段的基础上搜索表/集合，这是?常频繁的。 如果是这种情况，可能会考虑在MongoDB中制作复合索引。 复合索引?持基于多个字段的索引，这扩展了索引的概念并将它们扩展到索引中的更?域。

　　　　制作复合索引时要注意的重要事项包括：字段顺序与索引?向。
　　　　　　db.collection_name.createIndex( { "字段名1" : 排序?式, "字段名2" : 排序?式 } )

　　3、多键索引（Multikey indexes）

　　　　针对属性包含数组数据的情况， MongoDB?持针对数组中每?个element创建索引， Multikey indexes?持strings， numbers和nested documents。

　　4、地理空间索引（Geospatial Index）

　　　　针对地理空间坐标数据创建索引。
　　　　　　1）2dsphere索引，?于存储和查找球?上的点
　　　　　　2）2d索引，?于存储和查找平?上的点
　　　　　　

　　5、全?索引

　　　　全文索引是MongoDB提供的专门针对string内容的?本查询， Text Index?持任意属性值为string或string数组元素的索引查询。需要注意的是：?个集合仅?持最多?个Text Index，中?分词不理想 推荐ES。

　　　　　　db.collection_name.createIndex({"字段": "text"})
　　　　　　db.collection_name.find({"$text": {"$search": "coffee"}})

　　6、哈希索引 Hashed Index

　　　　该索引针对属性的哈希值进?索引查询，当要使?Hashed index时， MongoDB能够?动的计算hash值，?需程序计算hash值。

　　　　　　db.collection_name.createIndex({"字段": "hashed"})

　　　　注意： hash index仅?持等于查询，不?持范围查询。

 　　通过以上索引分类，对比MySQL索引分类（）差别还是相当大的。

　　另外通过db.mycoll.help可以查看集合相关的方法。上面已经实践了索引的建立，那索引的查看、修改、删除等分别是用什么方法呢？下面揭晓：

　　　　创建索引并在后台运?

　　　　　　db.collection_name.createIndex({"字段":排序?式}, {background: true});
　　　　获取针对某个集合的索引

　　　　　　db.collection_name.getIndexes()
　　　　索引的??

　　　　　　db.collection_name.totalIndexSize()
　　　　索引的重建

　　　　　　db.collection_name.reIndex()
　　　　索引的删除

　　　　　　db.collection_name.dropIndex("INDEX-NAME")
　　　　　　db.collection_name.dropIndexes()

　　　　需要注意的是：_id 对应的索引是删除不了的(这个系统根据_id会自动创建索引)

　　MongoDB中索引如何实现的呢？关于索引的实现原理与MySQL索引实现原理对比进行分析：MySQL是关系型数据库，数据的关联性是?常强的，区间访问是常?的?种情况，底层索引组织数据使?B+树， B+树由于数据全部存储在叶?节点，并且通过指针串在?起，这样就很容易的进?区间遍历甚?全部遍历。 MongoDB使?B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进?访问，单次查询从结构上来看要快于MySQL。

　　对于B-树及B+树的结构在已经有详细的介绍，可以看出最核?的区别主要有俩：?个是数据的保存位置，?个是相邻节点的指向。就是这俩造成了MongoDB和MySql的差别：

　　　　1） B+树相邻接点的指针可以??增加区间访问性，可使?在范围查询等，?B-树每个节点 key 和 data 在?起适合随机读写 ，?区间查找效率很差。

　　　　2） B+树更适合外部存储，也就是磁盘存储，使?B-结构的话，每次磁盘预读中的很多数据是?不上的数据。因此，它没能利?好磁盘预读的提供的数据。由于节点内? data 域，每个节点能索引的范围更?更精确。

　　　　3）注意这个区别相当重要， B-树每个节点即保存数据?保存索引导致树的深度?，所以磁盘IO的次数多， B+树只有叶?节点保存，较B树??深度?，磁盘IO少，有利于区间访问。