Java架构之MongoDB-索引类型-多key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 这是一种最受欢迎的 ， 跨平台的，面向文档的数据库 。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群 。
4、相比queryPlanner参数 ， executionStats会记录查询优化器根据所选最优索引执行SQL的整个过程信息，会真正执行整个SQL 。allPlansExecution 和executionStats类似，只是多了所有候选索引的执行过程 。
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设置索引 mongodb加状态索引】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 。
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 。
从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
Java架构之MongoDB-索引类型-部分索引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、相比queryPlanner参数 ， executionStats会记录查询优化器根据所选最优索引执行SQL的整个过程信息，会真正执行整个SQL 。allPlansExecution 和executionStats类似，只是多了所有候选索引的执行过程 。
5、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 。
云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全1、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、注意 ： 1） 不支持一个复合索引同时出现多个数组字段 。
3、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 。
4、stage 1：通过match命令筛选出目标文档 。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作 。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解 。
5、示例 结果中显示的是默认 _id 索引 。默认_id索引 ：MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ， 该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引 。
6、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 。
多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。地理空间索引：对地理空间坐标数据的有效查询，包含平面几何的二维索引和球面几何的二维球面索引 。文本索引：在集合中搜索字符串内容，即进行文本检索查询 。
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 。
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 。
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索引真的影响插入修改吗例如，如果使用过多的索引，可能会导致写入操作变慢 。事务：MongoDB 支持多文档ACID事务 ， 但是如果不正确使用事务，可能会导致数据不一致问题 。
索引的信息存在每个数据库的system.indexes集合里面，对这个集合只能有ensureIndex和dropIndexes进行修改，不能手动插入或修改集合 。
看一个官网的例子：stage 1：通过match命令筛选出目标文档 。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作 。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解 。
默认_id索引 ：MongoDB在创建集合的过程中 ， 在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ， 该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引 。
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