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mongodb 全文索引 mongodb文档内部索引

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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 全文索引 mongodb文档内部索引】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 。
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 。
mongodb建立索引&查看索引&删除索引1、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
2、对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作 。
3、创建索引很慢的原因很可能是因为数据量过大 你查看一下，如果数据文件大于系统内存，查询速度会下降几个数量级，因为mongodb是内存数据库 。我以前测试过，1000万数据的时候没有索引情况下查询可能会几秒钟甚至更久 。
4、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 。
Java架构之MongoDB-索引类型-单字段索引请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 。
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 。
java常量 java的常量值用字符串表示，区分为不同的数据类型 。
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 。
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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