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mongodb分片索引，mongodb分片集

IT技术索引

mongodb建立索引&查看索引&删除索引1、这种索引方式 ， 可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快 。
2、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
3、mongodb在前台直接运行建立索引命令的话，将造成整个数据库阻塞，因此索引建议使用 background 的方式建立 。
云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全1、以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片 ， 但是分片会增加系统的复杂性和维护成本 。如果不正确配置分片 ， 可能会导致性能问题和数据一致性问题 。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引，以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大小 ， 以提高写入性能 。
3、注意 ：1） 不支持一个复合索引同时出现多个数组字段 。
4、MongoDB索引使用B-tree数据结构 。索引支持MongoDB中查询的高效执行 。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档 。
请MongoDB的索引六种类型 。1、MongoDB索引使用B-tree数据结构 。索引支持MongoDB中查询的高效执行 。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档 。
2、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree ， MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等 。
3、以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本 。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题 。
4、文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容 。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词 。
5、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引Mongodb和Mysql索引选型 1)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率 。B树和B+树都是平衡m叉树 。
为什么MongoDB采用B树索引，而Mysql用B+树做索引这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中 ， 从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快 。
B+树是对B树的一个小升级 。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的 。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储 。
B+树是对B树的一个小升级 。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的 。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储 。B+tree是B-tree的变种，数据只能存储在叶子节点 。
一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大 ， 所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率 。
Mysql中的B树索引是使用B+树实现的，关于B+树的数据结构个人认为美团点评技术博客中Mysql索引原理及慢查询优化一文中介绍的非常详实 ， B+树的数据结构如下图所示 。
MongoDB自动分片介绍1、MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系” 。

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