索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
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2023-06-01 23:10:38
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一、什么是索引索引其实是一种数据结构，其作用类似于书的目录。好处是减少数据的扫描数量，提高查询效率。将随见IO变为顺序IO缺点是：随着数据量的变大，索引的存储空间也变大维护和修改索引，成本很高二、索引的底层原理主要分为3种：Hash索引、B树索引、B+树索引。Hash索引，顾名思义，与Hash相关，底层是哈希表。其相关原理，在这里就不再赘述。B树，（B代表的不是binary，而是balance），
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2023-08-04 10:36:23
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索引是一个拥有自己唯一存储的对象，它为集合提供了一条快速访问路径。索引的存在主要是为了提高性能，因此，在优化MongoDB性能时，有效理解和使用索引是非常重要的。1、B-树索引B-树索引是MongoDB的默认索引结构。以下是B-树索引结构高等级的概述。B-树索引具有分层树结构。树顶部是头部块。此块包含指向任何给定范围的键值的适当分支块的指针。分支块通常会指向适当的叶子块以获得更具体的范围，或者对于
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2023-07-28 08:57:23
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1. MongoDB 索引是用来干嘛？索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，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简
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2023-07-04 11:38:24
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为什么需要索引？ 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的索引机制（同样适用于其他的数据库比如mysql）。mongo-9552:PRIMARY> db.person.find()
{ "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jack", "a
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2023-08-22 14:31:31
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一. 概述索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，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索引（Index）是帮助MyS
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2023-08-28 22:32:33
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索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，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。索引通常能极大的提高查询的效率。例如userInfo集合里，有4个文档（省去了_id字段）。如果现在需要查询所有年龄为18岁的人，db.userInfo.find({age:18})会遍历所有文档，然后根据每个文档的位置信息，读出文档。当集合中的文档数量达到百万、千万或更多的情况下，对
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2023-06-20 07:21:15
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一、索引详讲1、创建简单索引 准备数据，创建books文档并插入200000条数据，如下： for(var i=0;i<200000;i++){
db.books.insert({number:i,name:i+"book"})
}
1.1、先检验一下查询性能
var start=new Date()
db.b
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2024-07-29 11:22:20
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索引类型虽然MongoDB的索引在存储结构上都是一样的，但是根据不同的应用层需求，还是分成了唯一索引（unique）、稀疏索引（sparse）、多值索引（multikey）等几种类型。唯一索引唯一索引在创建时加上unique:true 的选项即可，创建命令如下：db.users.ensureIndex({username: 1}, {unique: true})上面的唯一索引创建后，如果inse
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2023-08-22 19:41:58
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索引定义索引（Index）是帮助数据库高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。索引的数据结构现在的数据库（mongo，mysql等）索引多采用B－Tree数据结构，不懂BTree的同学先自行去了解下，个人觉得这篇文章比较易懂一些，为什么使用B-Tree（B+Tree）红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构
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2023-09-11 11:38:27
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文章目录1.为什么要建立索引？2.索引的分类有哪些？2.1 _id索引2.2 单字段索引 （Single Field Index）2.2 多键索引（Multikey Index）2.3 复合索引 (Compound Index)2.4 文本索引（Text Index）2.5 哈希索引（Hashed Index）2.6 地理位置索引（Geospatial Index）2.7 其它索引3.索引优化3
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2023-08-17 21:54:14
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1. 唯一索引对字段设置唯一索引时，可以保证字段都是唯一性 db.collection.createIndex({field1：boolean, field2：boolean },{unique: true})说明：我们在新建字段为唯一索引时，对应的字段不存在，索引会将其作为null存储，如果对文档新增第一
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2023-07-18 20:27:07
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首先说一下为什么要有索引，大家都知道mongdb是非关系型文档类型数据库，用过的人都有同一种感受，查询的效率太低，当你想提高查询效率的时候可以就需要使用索引了。哈哈，本来想写一篇的，在网上看到了一篇很好的文章，直接转载了，有些内容后续会补充一些，哇，后来发现作者好牛逼为什么需要索引？当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的
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2023-07-28 17:45:30
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MongoDB中的索引和其他数据库索引类似，也是使用B-Tree结构。MongoDB的索引是在collection级别上的，并且支持在任何列或者集合内的文档的子列中创建索引。 下面是官方给出的一个使用索引查询和排序的一个结构图。 所有的MongoDB集合默认都有一个唯一索引在字段“_id”上，如果应用程序没有为 “_id”列定义一个值，MongoDB将创建一个带有Object
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2024-07-29 16:49:37
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索引通过ensureIndex方法建立： > db.collection.ensureIndex({'name': 1}) 也可以建立复合索引： > db.collection.ensureIndex({'age': 1, 'name': 1}) 一般而言，采用ensureIndex({排序键}, {查询键})的方式建立复合索引效率更高。比如，针对下列操作： > db.
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2023-08-17 20:12:35
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1. $运算符如何使用索引1.1 低效的运算符not查询可以使用索引，但不是很有效，尽量避免1.2 范围查询范围查询其实是多值查询，根据复核索引规则，尽可能先等值精确匹配，然后范围查询1.3 OR查询in，而非$or2. 索引对象和数组2.1 索引内嵌文档db.getCollection('users').createIndex({'loc.city': 1})2.2 索引数组db.getColl
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2023-07-16 13:28:56
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Mongodb的配置已经应用知识请参考上一篇Mongodb从配置到应用 /// <summary>
/// Mongodb索引
/// </summary>
public class MongodbIndex
{
public void MongoIndexTest()
{
//创建M
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2023-08-28 19:34:03
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MongoDB 的索引 和常用关系型数据库的索引类似。它就好比是书籍的目录，可以通过目录快速的找到你想要的内容，而不用整本书的去翻找。创建合理的索引，对数据库查询、排序等性能上的优化会有很大的提升，有时不加索引需要几分钟的数据才能检索出的数据，在加了索引后可能会在瞬间检索完成。但是凡事都有利弊，创建索引也有缺点，它会在每次 insert,update,delete 时，额外的在集合的索引中做标记。
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2023-07-28 16:20:54
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1. 索引详讲Mongodb是基于集合建立索引（Index）索引的作用类似于传统关系型数据库，目的为了提高查询速度如果没有建立索引，Mongodb在读取数据时必须扫描集合中的所有文档记录。这种全集合扫描效率是非常低的，尤其在处理大数据时，查询可能需要花费几十秒到几分钟的时间，这对基于互联网应用的网站来说是无法容忍的。当集合建立索引后，MongoDB将额外存储一份索引数据。简单的说，索引就是将文档按
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2023-07-08 13:29:48
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# Java实现MongoDB的索引建立
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，具有高性能和易用性。在大规模数据存储和查询中，索引的建立对于提高查询效率至关重要。本文将介绍如何使用Java语言实现在MongoDB中建立索引。
## 什么是索引
索引是一种数据结构，用于快速查找数据库中的数据。它们可以大大加快数据的检索速度，特别是在处理大量数据时。在MongoDB中，索引可以帮助我们快速
原创
2024-06-20 05:31:07
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