一、创建索引
1. 默认索引
MongoDB有个默认的“_id”的键,他相当于“主键”的角色。集合创建后系统会自动创建一个索引在“_id”键上,它是默认索引,索引名叫“_id_”,是无法被删除的。我们可以通过以下方式查看:
12 | var _idIndex = mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key == "_id_" ); Console.WriteLine(_idIndex); |
2. 单列索引
在单个键上创建的索引就是单列索引,例如我们要在“UserInfo”集合上给“UserName”键创建一个单列索引,语法如下:(1表示正序,-1逆序)
1 | mongoCollection.Metadata.CreateIndex( new Document { { "UserName" , 1 } }, false ); |
接着,我们用同样方法查找名为“_UserName_”的索引
12 | var _UserName_Index = mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key == "_UserName_" ); Console.WriteLine(_UserName_Index); |
3.组合索引
另外,我们还可以同时对多个键创建组合索引。如下代码创建了按照“UserId”正序,“UserName”逆序的组合索引:
1 | mongoCollection.Metadata.CreateIndex( new Document { { "UserId" , 1 }, { "UserName" , -1 } }, false ); |
4.子文档索引
我们可以对文档类型的键创建各种索引,例如单列索引,如下创建用户详细信息“Detail”的单列索引:
1 | mongoCollection.Metadata.CreateIndex( new Document { { "Detail" , 1 } }, false ); |
对子文档的键创建组合索引:例如在“Detail.Address”和“Detail.Age”上创建组合索引:
1 | mongoCollection.Metadata.CreateIndex( new Document { { "Detail.Address" , 1 }, { "Detail.Age" , -1 } }, false ); |
5.唯一索引
唯一索引限制了对当前键添加值时,不能添加重复的信息。值得注意的是,当文档不存在指定键时,会被认为键值是“null”,所以“null”也会被认为是重复的,所以一般被作为唯一索引的键,最好都要有键值对。
对“UserId”创建唯一索引(这时候最后一个参数为“true”):
1 | mongoCollection.Metadata.CreateIndex( new Document { { "UserId" , 1 } }, true ); |
二、维护索引
1. 查询索引
通过索引名查询的方式已有介绍。但有时候,我们可能忘记了索引名,怎么查询呢?
下面提供一个遍历全部索引的方法,打印全部索引信息:
1234 | foreach (var index in mongoCollection.Metadata.Indexes) { Console.WriteLine(index.Value); } |
输出结果示例:
123456 | { "name" : "_id_" , "ns" : "myDatabase.UserInfo" , "key" : { "_id" : 1 } } { "name" : "_UserId_unique_" , "ns" : "myDatabase.UserInfo" , "key" : { "UserId" : 1 }, "unique" : true , "_id" : "4d8f406ab8a4730b78000005" } { "name" : "_UserName_" , "ns" : "myDatabase.UserInfo" , "key" : { "UserName" : 1 }, "unique" : false , "_id" : "4d8f406ab8a4730b78000006" } { "name" : "_Detail.Address_Detail.Age_" , "ns" : "myDatabase.UserInfo" , "key" : { "Detail.Address" : 1, "Detail.Age" : -1 }, "unique" : false , "_id" : "4d8f406ab8a4730b78000007" } { "name" : "_UserId_UserName_" , "ns" : "myDatabase.UserInfo" , "key" : { "UserId" : 1, "UserName" : -1 }, "unique" : false , "_id" : "4d8f406ab8a4730b78000008" } { "name" : "_Detail_" , "ns" : "myDatabase.UserInfo" , "key" : { "Detail" : 1 }, "unique" : false , "_id" : "4d8f406ab8a4730b78000009" } |
可见,集合的索引也是通过一个集合来维护的。name表示索引名,ns表示索引属于哪个库哪个集合,key表示索引在哪个键上,正序还是逆序,unique表示是否为唯一索引,等等...
2. 删除索引
新手常陷入的误区是,认为集合被删除,索引就不存在了。关系型数据库中,表被删除了,索引也不会存在。在MongoDB中不存在删除集合的说法,就算集合数据清空,索引都是还在的,要移除索引还需要手工删除。
例如,删除名为“_UserName_”的索引:
1 | mongoCollection.Metadata.DropIndex( "_UserName_" ); |
1234567891011 | public void DropAllIndex() { var listIndexes = mongoCollection.Metadata.Indexes.ToList(); for ( int i = 0; i < listIndexes.Count; i++) { if (listIndexes[i].Key != "_id_" ) { mongoCollection.Metadata.DropIndex(listIndexes[i].Key); } } } |
三、索引的效率
MongoDB的索引到底能不能提高查询效率呢?我们在这里通过一个例子来测试。比较同样的数据在无索引和有索引的情况下的查询速度。
首先,我们通过这样一个方法插入10W条数据:
123456789101112131415 | public void InsertBigData() { var random = new Random(); for ( int i = 1; i < 100000; i++) { Document doc = new Document(); doc[ "ID" ] = i; doc[ "Data" ] = "data" + random.Next(100000); mongoCollection.Save(doc); } Console.WriteLine( "当前有" + mongoCollection.FindAll().Documents.Count() + "条数据" ); } |
然后,实现一个方法用来创建索引:
1234 | public void CreateIndexForData() { mongoCollection.Metadata.CreateIndex( new Document { { "Data" , 1 } }, false ); } |
还有排序的方法:
1234 | public void SortForData() { mongoCollection.FindAll().Sort( new Document { { "Data" , 1 } }); } |
运行测试代码如下:
1234567891011121314151617181920 | static void Main( string [] args) { IndexBLL indexBll = new IndexBLL(); indexBll.DropAllIndex(); indexBll.DeleteAll(); indexBll.InsertBigData(); Stopwatch watch1 = new Stopwatch(); watch1.Start(); for ( int i = 0; i < 1; i++) indexBll.SortForData(); Console.WriteLine( "无索引排序执行时间:" + watch1.Elapsed); indexBll.CreateIndexForData(); Stopwatch watch2 = new Stopwatch(); watch2.Start(); for ( int i = 0; i < 1; i++) indexBll.SortForData(); Console.WriteLine( "有索引排序执行时间:" + watch2.Elapsed); } |
最后执行程序查看结果:
多次测试表明在有索引的情况下,查询效率要高于无索引的效率。