這些天項(xiàng)目改版，時間比較緊，博客也就沒跟得上，還望大家見諒。

    好，今天分享下mongodb中關(guān)于索引的基本操作，我們?nèi)粘Ｗ鲩_發(fā)都避免不了要對程序進(jìn)行性能優(yōu)化，而程序的操作無非就是CURD，通常我們

又會花費(fèi)50%的時間在R上面，因?yàn)镽ead操作對用戶來說是非常敏感的，處理不好就會被人唾棄，呵呵。

    從算法上來說有5種經(jīng)典的查找，具體的可以參見我的算法速成系列，這其中就包括我們今天所說的“索引查找”，如果大家對sqlserver比較了解

的話，相信索引查找能給我們帶來什么樣的性能提升吧。

   我們首先插入10w數(shù)據(jù)，上圖說話：

 一：性能分析函數(shù)（explain）

好了，數(shù)據(jù)已經(jīng)插入成功，既然我們要做分析，肯定要有分析的工具，幸好mongodb中給我們提供了一個關(guān)鍵字叫做“explain"，那么怎么用呢？

還是看圖，注意，這里的name字段沒有建立任何索引，這里我就查詢一個“name10000”的姓名。

 仔細(xì)看紅色區(qū)域，有幾個我們關(guān)心的key。

   cursor:       這里出現(xiàn)的是”BasicCursor",什么意思呢，就是說這里的查找采用的是“表掃描”，也就是順序查找，很悲催啊。

   nscanned:  這里是10w，也就是說數(shù)據(jù)庫瀏覽了10w個文檔，很恐怖吧，這樣玩的話讓人受不了啊。

   n:             這里是1，也就是最終返回了1個文檔。

   millis:        這個就是我們最最最....關(guān)心的東西，總共耗時114毫秒。 

 二：建立索引（ensureIndex）

     在10w條這么簡單的集合中查找一個文檔要114毫秒有一點(diǎn)點(diǎn)讓人不能接收，好，那么我們該如何優(yōu)化呢？mongodb中給

我們帶來了索引查找，看看能不能讓我們的查詢一飛沖天.....

  這里我們使用了ensureIndex在name上建立了索引?！?“：表示按照name進(jìn)行升序，”-1“：表示按照name進(jìn)行降序。

我的神啊，再來看看這些敏感信息。

   cursor:       這里出現(xiàn)的是”BtreeCursor"，這么牛X，mongodb采用B樹的結(jié)構(gòu)來存放索引，索引名為后面的“name_1"。

   nscanned:  我擦，數(shù)據(jù)庫只瀏覽了一個文檔就OK了。

   n:             直接定位返回。

   millis:        看看這個時間真的不敢相信，秒秒殺。

 通過這個例子相信大家對索引也有了感官方面的認(rèn)識了吧。

 三：唯一索引

     和sqlserver一樣都可以建立唯一索引，重復(fù)的鍵值自然就不能插入，在mongodb中的使用方法是：

db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})。

 四：組合索引

     有時候我們的查詢不是單條件的，可能是多條件，比如查找出生在‘1989-3-2'名字叫‘jack'的同學(xué)，那么我們可以建立“姓名”和"生日“的聯(lián)合索引來加速查詢。

看到上圖，大家或者也知道name跟birthday的不同，建立的索引也不同，升序和降序的順序不同都會產(chǎn)生不同的索引，

那么我們可以用getindexes來查看下person集合中到底生成了那些索引。

 此時我們肯定很好奇，到底查詢優(yōu)化器會使用哪個查詢作為操作，呵呵，還是看看效果圖：

看完上圖我們要相信查詢優(yōu)化器，它給我們做出的選擇往往是最優(yōu)的，因?yàn)槲覀冏霾樵儠r，查詢優(yōu)化器會使用我們建立的這些索引來創(chuàng)建查詢方案，

如果某一個先執(zhí)行完則其他查詢方案被close掉，這種方案會被mongodb保存起來，當(dāng)然如果非要用自己指定的查詢方案，這也是

可以的，在mongodb中給我們提供了hint方法讓我們可以暴力執(zhí)行。

 五： 刪除索引

     可能隨著業(yè)務(wù)需求的變化，原先建立的索引可能沒有存在的必要了，可能有的人想說沒必要就沒必要唄，但是請記住，索引會降低CUD這三

種操作的性能，因?yàn)檫@玩意需要實(shí)時維護(hù)，所以啥問題都要綜合考慮一下，這里就把剛才建立的索引清空掉來演示一下:dropIndexes的使用。

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