## 如何在MongoDB中使用$where查询并避免使用索引
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在MongoDB中使用$where查询，并且避免使用索引。下面将为你展示整个过程的流程图、每个步骤的代码以及代码的注释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(连接MongoDB)
C(创建需要查询的集合)
原创
2023-09-10 10:59:22
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引言好久没写文章了，今天回来重操旧业。今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。也就是说，如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。如果按照那种答法，自己就给自己挖了一个坑，很难收场。因此，就有了这篇文章的诞生~文末附面试
一、索引基础索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以让我们查询数据库变得更快。MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的查询优化技巧。下面是创建索引的命令：db.user.ensureIndex({"username":1})获取当前集合的索引：db.user.getIndexes()删除索引的命令是：db.user.dropIndex({"us
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2023-07-18 14:53:15
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# MongoDB中的`$in`查询是否走索引
在MongoDB中，查询是一项常见操作。为了提高查询性能，MongoDB引入了索引的概念。索引可以加速查询操作并减少查询的时间。
本文将讨论在MongoDB中使用`$in`查询时，查询是否会走索引，并提供相应的代码示例。
## 索引的作用
索引是MongoDB中一种数据结构，它可以存储某个字段的值的位置信息，以便在查询时快速定位相关数据。索引
原创
2023-10-24 20:46:24
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全文索引 建立方法：
--在articles集合的key字段上创建全文索引
db.articles.ensureIndex({key:"text"})
--在articles集合的key_1,key_2字段上创建全文索引
db.articles.ensuereIndex({key_1:"text",key_2:"text"})
--在articles集合的所有字段上创建全文索引
db.artic
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2024-06-17 06:18:50
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表t_busi_main_presend2建了索引T_BUSI_MAIN_PRESEND2_SHSTATUS在SHSTATUS字段，SHSTATUS char(1) default '0'，只有2个值 '0' ,'1'。初始值为‘0’，处理之后为‘1’，表中几十万数据，大部分为‘1’，现在有8条为‘0’。现在，建索引(类型为normal,不能bitmap，会锁)后，下面语句竟然是全表！select
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2024-07-08 21:20:39
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声明：本文思路来源于laoxiong老师的博文，就此感谢！在Oralce的搜索中，如果where条件句后使用了is null搜索条件，那么即使该列上使用了索引，Oracle也不会进行索引搜索。那么，这条规则一定正确吗？构建实验环境准备数据环境，构建数据表。SQL> create table t as select object_id,object_name,owner from dba_ob
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2024-08-31 19:39:01
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我的问题：你们看我这个，1号的就走索引，4号的不走索引要全表，我希望4号走索引，加了强制走索引的语句也不管用，怎办？（我的语句：）update t_mt partition(P_MT5_1) mt set (mt.stat,mt.rpttime)=(select stat,rpttime from t_statbuf buf
where sj>=to_date('2013-05-04
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2024-04-12 15:10:43
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# 如何判断MongoDB什么情况不走索引
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 在MongoDB中执行一个查询 |
| 2 | 查看查询执行计划 |
| 3 | 判断是否使用了索引 |
## 每一步详细说明
### 步骤1：在MongoDB中执行一个查询
在MongoDB中执行一个查询语句，可以是类似于以下的代码：
```markdown
`
原创
2024-02-23 04:09:33
115阅读
mongodb 基本操作(续)--聚合、索引、游标及mapReduce目录聚合操作MapReduce游标索引聚合操作像大多关系数据库一样，Mongodb也提供了聚合操作，这里仅列取常见到的几个聚合操作： Count计数 就像db.collection.find()操作能返回满足条件的记录一样，db.collection.count()返回满足条件的记录数，如下： db.blog.count(
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2023-12-03 07:29:11
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工作中，经常遇到这样的问题，我明明在MySQL表上面加了索引，为什么执行SQL查询的时候却没有用到索引？同一条SQL有时候查询用到了索引，有时候却没用到索引，这是咋回事？原因可能是索引失效了，失效的原因有以下几种，看你有没有踩过类似的坑？1. 数据准备：有这么一张用户表，在name字段上建个索引：CREATE TABLE `user` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCR
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2023-08-08 10:52:11
232阅读
mysql in不走索引可能的情况
在MySQL 5.7.3以及之前的版本中，eq_range_index_dive_limit的默认值为10，之
后的版本默认值为200。所以如果大家采用的是5.7.3以及之前的版本的话，很容易采用索引统计数据而
不是index dive的方式来计算查询成本。当你的查询中使用到了IN查询，但是却实际没有
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2023-06-10 21:21:47
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说明在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。索引列参与计算如果where条件中age列中使用了计算，则不会使用该索引。如果需要计算，千万不要计算到索引列，想方设法让其计算到表达式的另一边去。SELECT `sname` FROM `t_stu` WHERE `ag
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2023-08-30 15:16:08
152阅读
分析案例:1.走rule很快,但是收集了执行计划后却很慢SQL> create table test(id int);
表已创建。
SQL> insert into test select 1 from dba_objects;
已创建49883行。
SQL> commit;
提交完成。
SQL> insert into test select 2 from u
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2024-03-14 09:38:23
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概述：程序访问优化也可以认为是访问SQL语句的优化，一个好的SQL语句是可以减少非常多的程序性能的，下面列出常用错误习惯，并且提出相应的解决方案 一、操作符优化 1. IN、NOT IN 操作符 IN和EXISTS 性能有外表和内表区分的，但是在大数据量的表中推荐用EXISTS 代替IN 。 Not IN&n
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2024-05-11 19:13:21
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查询在什么时候不走索引参考回答主要三种情况1 >不满足走索引的条件, 常见的情况有1.1 >不满足最左匹配原则1.2 >查询条件使用了函数1.3>or 操作有一个字段没有索引1.4 >使用 like 条件以 % 开头2 >走索引效率低于全表扫描, 常见的情况有2.1 >查询条件对 null 做判断, 而 null 的值很多2.2 >一个字段区分度很小
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2023-09-01 11:48:59
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【问题场景】有个30多行的大SQL执行效率特别慢，问题集中在一个子查询上，开始没有建索引，可是发现索引都创建了，还是不走索引ql语句描述：有三张表需要关联查询，关联关系如下A表B表 关联 A.col = B.idC表 关联 B.col = C.id问题出在 B表 关联 A.col = B.id，为啥？执行计划就是不走id主键，C表 关联 B.col = C.id都可以正常走【解决思路】1、尝试单表
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2023-05-23 13:12:52
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在自己测试索引成功场景时，可能出现符合索引规则，但是却不走索引的情况，这是因为mysql有自己的优化规则，比如数据量很少的时候，不走索引反而更快，具体可自行百度，全值匹配（索引最佳）explain select * from user where name = 'zhangsan' and age = 20 and pos = 'cxy' and phone = '18730658760';和索引
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2023-09-01 08:07:17
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create table tb2 as select * from emp;
alter table tb2 modify empno number(4) not null;
翻到20W行
create index idxtb21 on tb2(empno);
select INDEX_NAME from dba_indexes where table_name='TB2';--验证ind
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2024-03-19 20:50:24
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背景说道mysql，大家第一个想到的就是它的索引，基本也都知道索引的结构是B+Tree，但是并没有把它的结构和我们看到的原则关联起来。例如最左匹配原则，不要使用uuid作为主键，哪些查询条件无法使用索引…B+TreeB+Tree在这里就不做介绍了，直接上图： 其实就是一个“多路平衡树”，底层叶子节点存储了行数据，叶子节点之间串联起来，形成一个链表。关于索引的介绍，可以看这篇文章《深入理解MySQL
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2024-07-29 19:26:38
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