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mongodb 排序索引 mongodb索引升序和降序

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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 。
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 。
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 。
如果我们在日常操作中 ， 将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用 ， 那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架 。
从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
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 。索引：MongoDB 支持多种类型的索引 ， 但是如果不正确使用索引，可能会导致性能问题 。例如，如果使用过多的索引，可能会导致写入操作变慢 。
mongodb索引顺序倒序有区别吗对于索引prefix的字段而言，不管是索引是正序还是倒序，排序是正序需求还是倒序需求 ， 都可以使用到Index索引来避免排序对于非索引prefix的字段 ， 无法利用其来避免排序 ， IXSCAN完还需要SORT 。
正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引 。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段 。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。
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 。
对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引 。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） 。
db.testcollection.find（{apple：2，banana：3}）第二种方式：db.testcollection.find（{banana：3，apple：2}）通过上面两种方式查询都可以查询出来结果，都是同一条记录 。
“n”则表明了实际返回的文档数量 。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档 。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档 。
Java架构之MongoDB-索引类型-复合索引1、请MongoDB的索引六种类型 。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引 。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段 。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。
2、复合索引或者是索引的目的是方便后续的查找，在在MongoDB中， 数字1表示i键的索引按升序存储，-1表示j键的索引按照降序方式存储 。
3、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 。
4、假定：对索引 最左匹配原则 耳濡目染的小伙伴一定会 No！ 熟悉B+树底层结构的小伙伴一定会 No！结论是 ： A1： end_time 没命中 。
5、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 。
6、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 。
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 。
年1月8日 ， 阿里巴巴以033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans 。2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争 。
Java架构之MongoDB-索引类型-单字段索引1、请MongoDB的索引六种类型 。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引 。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段 。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。
2、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 。
3、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 。
4、java常量 java的常量值用字符串表示，区分为不同的数据类型 。
5、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 。
6、从上面的执行计划可以看出，多字段等值查询各个字段的组合顺序对应执行计划代价一样 。绝大部分用户在创建索引的时候，都是直接按照查询字段索引组合对应字段 。
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 。
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 。
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 。
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 。
【mongodb 排序索引 mongodb索引升序和降序】主要用在关系数据库的索引中，如oracle，mysql innodb；mongodb中的索引也是B-树实现的；还有HBase中HFile中的DataBlock的索引等等 。

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