mongodb操作指令(二)：索引，聚合，管道

时间：2024-11-11 23:36:14

索引

索引本质上是树，最小的值在最左边的叶子上，最大的值在最右边的叶子上，使用索引可以提高查询速度（而不用全表扫描），也可以预防脏数据的插入（如唯一索引）

  • 索引通常能够极大的提高查询的效率，
  • 如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
  • 索引是特殊的数据结构，存储在一个易于遍历读取的数据集合中.
  • 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
  • 索引条目的排序支持有效的等效匹配和基于范围的查询操作。

1. 查询原理

对某个键按照升续或降续创建索引，查询时首先根据查询条件查找到对应 的索引条目找到，然后找对索引条目对应的文档指针（文档在磁盘上的存储位置），根据文档指针再去磁盘中找到相应的文档，整个过程不需要扫描全表，速度比较快

2. 创建

db.collection.createIndex(keys, options)
  • Key 值为你要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可
  • options为可选参数,参数如下
params type Description
background Boolean 建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique Boolean 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name string 索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups Boolean 3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse Boolean 对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds integer 指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v index version 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights document 索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language string 对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override string 对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

例如:

db.col.createIndex({"title":1}

createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。

db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})

聚合

aggregate() 方法

语法

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

实例

集合中的数据如下:

{

   _id: ObjectId(7df78ad8902c)

   title: 'MongoDB Overview',

   description: 'MongoDB is no sql database',

   by_user: 'runoob.com',

   url: 'http://www.runoob.com',

   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],

   likes: 100

},

{

   _id: ObjectId(7df78ad8902d)

   title: 'NoSQL Overview',

   description: 'No sql database is very fast',

   by_user: 'runoob.com',

   url: 'http://www.runoob.com',

   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],

   likes: 10

},

{

   _id: ObjectId(7df78ad8902e)

   title: 'Neo4j Overview',

   description: 'Neo4j is no sql database',

   by_user: 'Neo4j',

   url: 'http://www.neo4j.com',

   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],

   likes: 750

}

现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])

{

   "result" : [

      {

         "_id" : "runoob.com",

         "num_tutorial" : 2

      },

      {

         "_id" : "Neo4j",

         "num_tutorial" : 1

      }

   ],

   "ok" : 1

}

聚合表达式

表达式 描述 实例
$sum 计算总和。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg 计算平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push 在结果文档中插入值到一个数组中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

管道

管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。

表达式：处理输入文档并输出。表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文档。

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

  • $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
  • $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
  • $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
  • $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
  • $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
  • $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
  • $sort：将输入文档排序后输出。
  • $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

管道操作符实例

  1. $project实例
db.article.aggregate(

    { $project : {

        title : 1 ,

        author : 1 ,

    }}

 );

这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了，默认情况下_id字段是被包含的，如果要想不包含_id话可以这样:

db.article.aggregate(

   { $project : {

       _id : 0 ,

       title : 1 ,

       author : 1

   }});

2.$match实例

db.articles.aggregate( [

                        { $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },

                        { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }

                       ] );

$match用于获取分数大于70小于或等于90记录，然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理

3.$skip实例

db.article.aggregate(

    { $skip : 5 });

经过$skip管道操作符处理后，前五个文档被"过滤"掉。

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