2.5.5 MongoDB -- 聚合

• 排序

• 索引类型

• 创建索引

排序

// 升序
db.getCollection('author').find({}).sort({"age": 1}).limit(20)

// 降序
db.getCollection('author').find({}).sort({"age": -1}).limit(20)

// 组合
db.getCollection('author').find({}).sort({"age": 1, "name": -1}).limit(20)

索引类型

• 单键索引

• 复合索引

• 多键索引

• 地理空间索引

• 文本索引

• 索引属性

• 唯一索引

• TTL索引

• 不区分大小写索引

• 稀疏索引

• 部分索引

https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

// 使用 explan 查看 mongo 查询过程中的执行情况
db.author.find({"name": "user1"}).explain("executionStats")

创建索引

// 创建索引，-1 代表降序方式创建
db.collection.createIndex( { name: -1 } )

// 复合索引
db.products.createIndex( { "item": 1, "stock": 1 } )

//多键索引
{ _id: 1, item: "ABC", ratings: [ 2, 5, 9 ] }

db.survey.createIndex( { ratings: 1 } )

//地理空间索引
db.places.insert(
   {
      loc : { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] },
      name: "Central Park",
      category : "Parks"
   }
)

db.places.createIndex( { loc : "2dsphere" } )

//文本索引，一个集合只能创建一个
db.reviews.createIndex( { comments: "text" } )

db.reviews.createIndex(
   {
     subject: "text",
     comments: "text"
   }
 )
 
// 索引属性（唯一索引）
db.members.createIndex( { "user_id": 1 }, { unique: true } )

// 索引属性（TTL索引），可以设置过期时间
db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } )

// 索引属性（不区分大小写索引）
db.collection.createIndex( { "key" : 1 },
                           { collation: {
                               locale : 
     ,
                               strength : 
     
                             }
                           } )
                           
// 索引属性（稀疏索引）
db.addresses.createIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )

// 索引属性（部分索引）
db.restaurants.createIndex(
   { cuisine: 1, name: 1 },
   { partialFilterExpression: { rating: { $gt: 5 } } }
)

覆盖索引：所有查询字段是索引的一部分，所有查询返回字段在同一个索引中

低效操作：

• 取反效率低（比如不等于，因为等于会命中索引，取反不会）

• $nin 总是进行全表扫描

• 一次查询只能使用一个索引，$or 除外，但 $or 使用多个索引查询之后再将结果进行合并的效率并不高，所以不推荐使用（尽可能使用$in）

• 嵌套对象字段索引与基本字段的处理方式一致

使用索引的场景：

• 集合较大

• 文档较大

• 选择性查询

// 后台创建索引，如果使用工具线程，可能会阻塞查询
db.people.createIndex({zipcode: 1}, {background: true})

索引基数：数据类型多，索引基数高，索引效率高，如果数据比如性别只有男，女两种数据，索引效率低

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