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MongoDB 索引与聚合指南

一、MongoDB 索引

在 MongoDB 中，索引起到了关键作用。它类似于传统数据库中的索引，能够显著提升查询效率。如果没有索引，查询操作可能需要遍历整个集合，导致效率低下。索引是一种特殊的数据结构，它存储在易于遍历的数据集合中，对数据库表中一列或多列值进行排序。

1.1 索引说明

MongoDB 的索引与 MySQL 的索引十分类似。索引通过为数据库查询提供快速访问的方式，显著提升查询效率。没有索引时，查询操作需要从集合中扫描所有文档，这种方式效率极低。索引是对数据库表中一列或多列值进行排序的数据结构，存储在一个易于遍历的数据集合中。

1.2 索引原理

MongoDB 的索引原理基于以下逻辑：

1.3 索引操作

1.3.1 创建索引

创建索引是提升数据库性能的重要操作。以下是创建索引的基本语法：

db.集合名.createIndex(keys, options)

示例：

db.index.find();{    "_id" : 0,    "name" : "cyk0",    "age" : 20},{    "_id" : 1,    "name" : "cyk1",    "age" : 21}...>db.index.createIndex({name: 1, age: -1});{    "numIndexesBefore" : 1,    "numIndexesAfter" : 2,    "createdCollectionAutomatically" : false,    "ok" : 1}

语法说明：

• keys 表示要创建的索引对象，1 表示按升序，-1 表示按降序。
• options 包括以下可选参数（黄色标记为常用参数）：
  • background：指定是否在后台创建索引，默认值为 false。
  • unique：指定索引是否唯一，默认值为 false。
  • name：索引名称，若不指定，MongoDB会自动生成。
  • sparse：若设置为 true，索引只包含存在字段的文档。
  • expireAfterSeconds：指定索引的生存时间（TTL）。
  • weights：指定索引字段的权重值。
  • default_language：指定文本索引的语言，默认为英语。
  • language_override：指定字段名称，覆盖 language 参数的语言设置。

示例：

db.index.createIndex({age: 1}, {name: 'age_index'});{    "numIndexesBefore" : 1,    "numIndexesAfter" : 2,    "createdCollectionAutomatically" : false,    "ok" : 1}

1.3.2 查看索引列表

要查看集合的索引列表，可以使用以下命令：

db.集合名.getIndexes()

1.3.3 查看索引大小

要查看集合的索引大小，可以使用以下命令：

db.集合名.totalIndexSize()

1.3.4 删除集合所有索引

要删除集合的所有索引，可以使用以下命令：

db.集合名.dropIndexes()

注意事项：

• _id 索引不会被删除。

1.3.5 删除指定索引

要删除指定索引，可以使用以下命令：

db.index.dropIndex('索引名')

1.3.6 创建复合索引

MongoDB 支持创建复合索引。复合索引是由多个字段组成的索引，类似于传统数据库的复合索引。创建复合索引的语法如下：

db.集合名.createIndex({key, key, ...})

1.4 聚合

MongoDB 的聚合功能允许用户执行高级数据分析操作，类似于 SQL 中的聚合函数。常见的聚合操作包括求和、求差、平均值等。以下是一些常用聚合表达式：

示例数据：

[    {        "_id": 1,        "author": "cyk",        "likes": 123    },    {        "_id": 2,        "author": "lyj",        "likes": 456    }]

操作示例：

• a） 统计每个作者写的文章数
  使用聚合表达式 $count：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            count: {                $sum: 1            }        }    }])

• b） 统计每个作者各自文章中点赞量的最大值
  使用聚合表达式 $max：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            max_likes: {                $max: "$likes"            }        }    }])

• c） 统计每个作者各自文章中点赞量的最小值
  使用聚合表达式 $min：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            min_likes: {                $min: "$likes"            }        }    }])

• d） 统计每个作者的平均点赞量
  使用聚合表达式 $avg：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            avg_likes: {                $avg: "$likes"            }        }    }])

• e） 获取每个作者的所有文章内容（不会去重）
  使用聚合表达式 $push：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            articles: {                $push: "$url"            }        }    }])

• f） 获取每个作者的所有文章内容（去重）
  使用聚合表达式 $addToSet：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            articles: {                $addToSet: "$url"            }        }    }])

• g） 获取每个作者第一个文章标题
  使用聚合表达式 $first：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            first_title: {                $first: "$url"            }        }    }])

• h） 获取每个作者最后一个文章标题
  使用聚合表达式 $last：

db.mycol.aggregate([    {        $group: {            _id: "$author",            last_title: {                $last: "$url"            }        }    }])

通过合理运用 MongoDB 的索引和聚合功能，可以高效地进行数据分析和查询操作，充分发挥数据库性能。