mongo 建索引 mongodb的多键索引 _索引

本文目录一览：

1、MongoDB如何优化查询性能?
2、为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引
3、请MongoDB的索引六种类型。
4、mongodb的复合索引是怎么回事?例如db.a.ensureIndex({i:1,j:-1}...
5、mongodb建立索引&查看索引&删除索引

MongoDB如何优化查询性能?1、通过查看一个查询的explain（）输出信息，可以知道查询使用了哪个索引，以及是如何使用的。对于任意查询，都可以在最后添加一个explain（）调用（与调用sort（）或者limit（）一样，不过explain（）必须放在最后）。
2、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id ，最后用获得的完整的文章及其评论。
3、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
4、建立好合适索引，尽量使用更多的精确查询搭配模糊查询一起，不需要返回的字段要屏蔽，增大机器内存，使用固态硬盘，海量数据使用集群部署。
5、set ，这个会影响写入速度的，三个replica set，速度会降低到三分之一。大概主要影响速度的就是这几点吧，如果你需求不是非常复杂，我以前测试mongodb速度方面优化好的情况下还是可以接受的。
6、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引1、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。
2、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT 。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
3、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。
4、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。
【mongo 建索引 mongodb的多键索引】5、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。
请MongoDB的索引六种类型。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。
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。
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。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。
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。
mongodb的复合索引是怎么回事?例如db.a.ensureIndex({i:1,j:-1}...复合索引：MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。
创建唯一索引 db.collection.ensureIndex（{a：1}，{unique：true}）为a字段建立唯一索引。
MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。
这里创建的索引是一个基于name和value字段的复合索引。让我们创建数百万个包含了值为0至100的随机数值的伪造属性的文档。
nodejs把数据存到mongodb里方法：首先，创建一个数据库保存用户信息。在这个数据库中创建一个名为 users 的集合，并插入一条用户信息。当前没有 users 集合，mongodb 会直接创建它。
db.things.ensureIndex（{j：1}）EnsureIndex（）函数自是在索引不存在的情况下才会创建。一旦集合在某一个字段上建立索引后，对该字段的随机查询的访问速度会很快。
mongodb建立索引&查看索引&删除索引从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。
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。
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。