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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创建索引，命令：ensureIndex1：创建索引时，1表示按升序存储，-1表示按降序存储 2：可以给索引指定名字，创建的时候指定 name 即可 3：可以创建复合索引，如果想用到复合索引，必须在查询条件中包含复合索引中的前N个索引列 4：如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话，MongoDB可以智能的帮助我们调整该顺序，以便使复合索引可以为查询所用 5：可以为内嵌文档创建索引，
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2023-10-23 10:37:40
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当我们的查询条件不只有一个时，就需要建立复合索引，比如插入一条{x:1,y:2,z:3}记录，按照我们之前建立的x为1的索引，可是使用x查询，现在想按照x与y的值查询，就需要创建如下的索引 创建复合索引 > db.test2.ensureIndex({x:1,y:1}) { "createdColl
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2018-08-02 06:47:00
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# MongoDB 复合索引科普
在现代应用开发中，数据库的性能至关重要。MongoDB 作为一种高效的 NoSQL 数据库，其提供的复合索引功能能够显著提高查询性能。本文将深入探讨什么是复合索引、如何创建和使用复合索引，并通过代码示例进行演示。
## 什么是复合索引？
复合索引是指在一个集合中，针对多个字段创建的索引。与单字段索引相比，复合索引能够更有效地处理多条件查询，从而减少查询的响应
什么是复合索引（Compound Index）？复合索引是指在多个字段上创建的单个索引，用于加速涉及多个字段的查询条件或排序操作。// 示例：在 status 和 createdAt 字段上创建复合索引
db.orders.createIndex({ status: 1, createdAt: -1 })✅ 适用场景：场景示例查询多条件查询db.orders.find({ status: "pai
一、索引基础： 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优化技巧。下面是创建索引的命令： > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立： > db.test.getIndexes() &nb
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2024-02-11 08:37:25
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索引类型：MongoDB有多种索引类型，每种索引类型有其适合的场景。单字段索引复合索引多key索引文本索引其他对于单字段索引而言，升序和降序效果是一样的。复合索引针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，以此类推。复合索引也能满足单个字段的索引，但仅限复合索引首个字段。当索引的字段为数组时，创建出的索引为多key索引，多key索引会为数组的每个元素建立一条
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2024-03-18 20:46:34
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# MongoDB给数组建索引
在MongoDB中，我们可以使用索引来提高查询性能。索引是一种特殊的数据结构，用于快速定位满足特定条件的数据。MongoDB支持对数组字段建立索引，这在一些特定的应用场景中非常有用。
## 为什么要给数组建索引？
通常情况下，我们给数据库中的字段建立索引，以便能够快速地定位满足某种条件的文档。但是在某些情况下，我们可能需要对数组字段建立索引，因为这些数组字段可
原创
2024-02-17 08:30:24
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上篇文章中我们介绍了 MongoDB 中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。 文章目录一、_id 索引二、复合索引三、过期索引四、全文索引五、地理空间索引1. 2d 索引2. 2d sphere 索引六、复合地理空间索引 一、_id 索引我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名
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2023-10-24 06:35:59
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概述索引主要表现为一种目录式的数据结构，用来实现快速数据查询。索引是对数据库表（集合）中的某些字段进行抽取、排列后，形成一种非常易于遍历读取的数据集合。使用WiredTiger存储引擎: B+ 结构注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex(
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2024-06-01 06:11:03
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MongoDB Indexing索引的概述单键索引 （Single key index）复合键索引稀疏索引 (Sparse index)多键索引哈希索引 （Hashed index）Geospacial index索引管理References 索引的概述索引可以显著的减少访问文件所需的时间。如果没有索引，必须访问集合中的所有文档。单键索引最适合{“key”:“value”}查询条件。对于多个
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2024-03-20 19:55:11
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项目背景 预想中的项目是在MongoDB上建立一个类Disqus的评论系统（虽然Disqus使用的是Postgres，但是不影响我们讨论）。这里储存的评论可能是上万条，但是我们先从简单的4条谈起。每条评论都拥有时间戳（timestamp）、匿名（发送）与否（anonymous）以及质量评价（rating）这三个属性： 1. { timestamp: 1, anonymous: false, ra
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2024-07-30 13:37:35
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# MongoDB 复合索引分片指南
## 概述
在大型应用程序中，MongoDB 的分片特性可以帮助我们解决性能问题。而复合索引则进一步提高了查询效率。本文将通过系统的流程来教你如何实现 MongoDB 的复合索引分片。
## 流程概述
以下是实现 MongoDB 复合索引分片的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-10-03 05:00:14
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# MongoDB 哈希复合索引的实现指南
MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库，它能够处理大量的非结构化数据。哈希索引是一种特殊类型的索引，使用哈希表来快速查找。哈希复合索引是将多个字段组合在一起的哈希索引。本文将引导你一步一步地实现 MongoDB 哈希复合索引。
## 流程概览
以下是实现 MongoDB 哈希复合索引的步骤：
| 步骤 | 描述
原文发布于微信公众号 - Mongoing中文社区（mongoing-mongoing）原文发表时间：2018-05-25作者： A.Jesse Jiryu Davis译者： 孔德雨对于一个MongoDB的复杂查询，如何才能创建最好的索引？在本篇文章中，我将展现一种给读请求定制的索引优化方法，这种方法会考虑读请求中的比较，排序以及范围过滤运算，并展示符合索引中字段顺序的最优解。我们将通过研究exp
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2019-09-11 18:03:04
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复合索引 和 MySQL 一样, MongoDB 也支持复合索引, 也就是将多个字段的值作为索引。 ?> 插入测试数据： db.person.insert([ {name:'cs', age:19}, {name:'as', age:18}, {name:'bs', age:17}, {name:'
原创
2022-08-20 21:36:00
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本文将会介绍 MongoDB 中的索引概念，以及如何利用 createIndex() 方法创建索引。索引简介假设存在一本包含介绍各种电影的图书。 如果想要查找一部名为“Pirates of Silicon Valley”的电影，我们需要翻阅每一页，直到发现该电影的介绍为止。 显然，这种查找方法效率低下。如果这本书包含一个内容索引，记录了电影的标题及对应的页码，我们就可以通过索引快速找到相应的电影介
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2023-08-18 13:33:23
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# 如何在 MongoDB 中实现复合索引并按 _id 排序
MongoDB 是一种广泛使用的 NoSQL 数据库，有时我们需要对某些字段建立复合索引，并同时对 `_id` 字段进行排序。接下来，我们将通过一系列步骤来实现这个需求。
## 实现流程
以下是实现“MongoDB 复合索引 sort _id”的流程：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 了
原创
2024-10-10 05:02:35
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这一篇也是实践篇。主要要讲两大部分：一是在现有的，已经搭建好的哈希分片集群上，加上内部认证和用户访问控制（也就是继“mongo 3.4分片集群系列之二：搭建分片集群--哈希分片”搭建的分片集群，增加安全机制）。二是在搭建的时候，搭建分片集群和安全一起做，也就是从无集群到有集群的过程。这里说的安全机制，只是简单的通过密钥文件做内部认证，和用户访问控制。 一、 &nbs
createIndex() 方法MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。>db.collection.createIndex(keys, options)>db.col.createIndex({"title":1})语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可。createIndex() 方法中你
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2023-08-04 16:51:26
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