使用MongoDB建立索引时的几点建议


  • Lv 1

    第一,MongoDB索引和MySQL索引非常相似并且对于MySQL的索引优化有很多也适用于MongoDB。

    第二,更重要的是,这些索引的建议对你的应用提高也是有限的。

    对于应用的最佳索引策略应该基于很多的重要因素。包含了你期望查询的类型,

    数据读取与写入的比率,甚至于你服务器的空闲内存。意思就是,

    需要对线上的产品做很多的测试剖析工作,才能调整出最佳的索引策略。

    没有什么好的方法可以替代实际经验的。

    索引策略

    下面有些索引的基本法则

    创建的索引要匹配查询。

    如果你仅仅要查询单个字段。索引这个字段即可。如

    db.posts.find({ slug : 'state-of-mongodb-2010' })

    这个例子中,唯一索引是最佳的

    db.posts.ensureIndex({ slug: 1 }, {unique: true});

    然而,一般都查询多个键并且排序结果。这种情况,组合索引是最佳的,例子如下

    db.comments.find({ tags : 'mongodb'}).sort({ created_at : -1 });

    创建的索引如下

    db.comments.ensureIndex({tags : 1, created_at : -1});

    要注意的是如果我们按照升序排序created_at。索引效率就低下了。

    每个查询一个索引。

    有的时候查询多个键,需要多个索引。在MongoDB中,这么做没问题。

    如果你有个查询要匹配多个键,并且你想更有效地使用索引,请使用组合索引。

    要确定所有的索引都在RAM中。

    Shell中提供了一个查看索引大小的命令,如下:

    db.comments.totalIndexSize();
    65443

    如果你的查询有点迟缓,你应该查看下索引是否都存入到RAM中了。

    一个实例,如果你运行在4GB的RAM机器并且有3GB的索引,那么索引可能并不能全存在RAM中。

    你需要添加RAM以及/或者校验实际的索引使用量。

    要小心单键索引的低选择性。

    假使你有个字段叫做'status',就有两个值new和processed。

    如果在status上创建索引那么这就是个低选择性的索引。

    意味着,查询中没有什么优势并且还占大量的空间。

    一个更好一点的策略,当然依赖具体查询需求,可以创建组合索引包括这个低选择性的字段。

    举例来说,你可以创建一个组合索引在status和created_at字段上。

    另一个选择,当然也依赖你的需求,可以分离collection, 一个状态一个。

    当然这些建议一定要进行测试,选择最优的方案。

    使用explain.

    MongoDB提供了一个explain命令, 用来查看查询的过程并且可以查看是否使用缩影。explain可以在驱动中使用,也可以在SHELL中使用:

    db.comments.find({ tags : 'mongodb'}).sort({ created_at : -1 }).explain();

    返回了很多有用的信息。包含了检索的条数,消耗的毫秒数,优化器尝试的索引以及最终所使用的索引。

    如果你从来没有使用过explain,请开始使用吧。

    理解explain的输出.

    explain输出主要有三个字段:

    cursor: 游标不是 BasicCursor就是 BtreeCursor. 第二种意味着使用了索引。

    nscanned: 扫描document的行数。

    n: 查询返回的行数。你希望n的值和nsanned值接近。要避免做collection的扫描,

    也就是访问所有的document。

    millis: 查询完成的毫秒数。这个对于比较索引和非索引性能非常有用。

    要关注应用读/写( read/write) 比率

    这个很重要,因为,添加索引意味着添加,更新,删除操作变慢。

    如果你的应用是偏向于读取,使用索引是非常好的事情。

    但是如果你的应用偏向于写,那么创建索引就要小心了。增加索引都很影响写入的性能。

    一般来说, 不要随便添加索引。索引应该按照你的查询来添加。

    添加索引的理由总是很多的, 以及要进行大量的测试选择合适的索引策略。

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