初始化mongodb数据库> use Chenshi
switched to db Chenshi
> db.createCollection("shiyanlou") #无参数
{"ok":1} > show collections shiyanlou system.indexes > userdoc1=({"user_id":1,"name":"c
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2023-12-26 17:33:19
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7. MongoDB索引管理－索引的创建、查看、删除 创建索引ensureIndex() ：db.COLLECTION_NAME.ensureIndex(keys[,options])
db.tests.ensureIndex({age:1, price:-1}) 重建索引reIndex() ：db.COLLECTION_NAME.reIndex()
db.tests.reIn
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2023-06-10 20:02:02
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在mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术，跟sql server的表分区类似，我们知道当数据量达到T级别的时候，我们的磁盘，内存就吃不消了，针对这样的场景我们该如何应对。 一：分片 mongodb采用将集合进行拆分，然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案。 下面我对这张图解释一下： 人脸：
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2024-07-04 05:28:31
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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({"userame":1})
获取当前集合的索引：
db.user.getIndexes()
删除索引的命令是：
db.user.dropIndex(
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2023-08-17 20:22:42
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查看索引：db.getCollection('xx').getIndexes(); 创建索引：# 1 代表升序，-1代表降序，name 指定索引名db.getCollection('xx').createIndex( {"title": 1}, {"name":"idx_xxx"} ); 创建复合索引：db.getCollection('xx').createInd
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2023-06-13 22:32:02
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# MongoDB查看索引的流程
## 概述
在MongoDB中，索引是用于提高查询性能的重要工具。通过创建索引，我们可以加快数据的查找速度，并且减少查询时需要扫描的文档数量。本文将介绍如何使用MongoDB来查看索引。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接MongoDB数据库] --> B[选择要查看的数据库]
B --> C[选择要查看
原创
2024-02-02 04:59:55
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索引就像图书馆的目录一样，可以让我们快速定位到需要的内容。关系型数据库中有索引，NoSQL中当然也有。索引创建默认情况下，集合中的 _id 字段就是索引，我们可以通过 getIndexes() 方法来查看一个集合中的索引：db.index_1.getIndexes()结果如下：[ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_" } ]我们看到这里
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2023-07-28 12:10:45
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本文主要介绍在MongoDB使用数组字段和子文档字段进行索引。 目录MongoDB的高级索引一、索引数组字段二、索引子文档字段三、注意事项 MongoDB的高级索引MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，它提供了丰富的索引功能来加快查询性能。除了常规的单字段索引之外，MongoDB还支持高级索引，包括索引数组字段和索引子文档字段。一、索引数组字段索引数组字段是指在文档中的某个字段是一个数组
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2024-07-05 13:23:36
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一、索引的作用 数据的存储在物理上是分散的，创建索引是将一块连续区域划分出来存放索引，加快系统查找数据的速度。二、索引的种类 1、_id索引，默认创建 2、单键索引db.集合名.createIndex({x:1})3、多键索引 插入方式同单键索引，区别在于该字段包不包含数组，如包含则为多键索引4、复合索引db.集合名.createIndex({x:1,y:1})5、过期索引，索引过期后，相
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2023-07-27 19:44:50
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什么时候没用1.有or必全有索引;
2.复合索引未用左列字段;
3.like以%开头;
4.需要类型转换;
5.where中索引列有运算;
6.where中索引列使用了函数;
7.如果mysql觉得全表扫描更快时（数据少）;什么时没必要用1.唯一性差;
2.频繁更新的字段不用（更新索引消耗）;
3.where中不用的字段;
4.索引使用<>时，效果一般;详述（转）索引并不是时时都会生效
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2023-09-07 06:18:47
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数据库索引类似于图书索引。有了索引便不需要浏览整本书，而是可以采取一种快捷方式，只查看一个有内容引用的有序列表。这使得 MongoDB 的查找速度提高了好几个数量级。其中我们理解使用索引进行查询的效果，可以通过以下执行计划分析 >db.test.find({“username”:“101”}).explain(“executionStatus”) 其中： “totalDocsExamined
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2023-07-28 09:30:23
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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：
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2024-03-10 17:18:46
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1: find （）的扩展运用准备工作： 把数据库搭建起来,及数据信息等use dss
db.createCollection("students")
a=({"name":"dss" ,"age":34,"weight":123,"gender":"male","height":180})
b=({"name":"ds" ,"age":44,"weight":123,"gender":"ma
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2024-08-16 08:39:49
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# Mongodb查看索引大小
## 1. 简介
在使用MongoDB时，索引是提高查询效率的重要手段之一。了解索引的大小情况可以帮助我们优化查询性能和存储空间。本文将介绍如何查看MongoDB中索引的大小。
## 2. 操作步骤
下面是查看MongoDB索引大小的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1. | 连接MongoDB数据库 |
| 2. | 选
原创
2023-12-23 05:56:09
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# MongoDB 查看索引大小
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学习如何查看MongoDB中的索引大小。MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似于JSON的格式）存储数据。索引是MongoDB中非常重要的一个概念，它可以帮助我们更快地查询数据。但是，随着数据量的增加，索引也会占用越来越多的空间。因此，了解索引的大小对于数据库的维护和优化至关重要
原创
2024-07-19 04:57:18
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GeoHash：GeoHash是一种将二维的经纬度转换成字符串的方法。 运用：mongoDB使用geoHash对二维经纬度坐标索引转换为可排序的一维索引，从而可以使用B树类似的二分查找的方式对其进行相关的搜索查询。 如：用户在地图上搜索附近几百米内的饭馆位置。 每一个字符串代表了某一矩形区域。也就是说，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，同时在大部分情况下，
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2024-10-09 08:32:03
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mongodb的命令操作汇总 一、索引操作1、查看集合索引db.col.getIndexes()2、查看集合索引大小db.col.totalIndexSize()3、删除集合所有索引db.col.dropIndexes()4、删除集合指定索引db.col.dropIndex("索引名称")5、设置过期时间索引db.col.createIndex({"expireAt": 1},{expi
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2023-06-13 20:30:54
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# MongoDB Explain 查看索引指南
在现代应用程序中，数据库的性能至关重要，尤其是当数据量不断增加时。MongoDB提供了一个高效的方法来查看查询性能和索引的使用情况，这就是`explain`命令。本文将帮助新手理解如何使用MongoDB的`explain`指令来查看查询是如何利用索引的。
## 总体流程
为了更好地理解整个过程，以下是简要的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-23 09:25:21
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# 如何在MongoDB中查看所有索引
在使用MongoDB进行开发时，了解和管理索引是提升数据库性能的关键步骤。本教程将指导您如何查看MongoDB集合中的所有索引。我们将通过一系列简单的步骤来实现这一目标，并提供相应的代码示例。
## 流程步骤
以下是查看MongoDB索引的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
一.find在MongoDB中find()方法：db.集合名称.find({文档条件});
#若find中括号里没有参数，就查询输出整个集合的信息。
#若find中括号里有参数，就根据其条件，输出筛选后的信息。findOne()方法，返回第一个符合条件的数据。db.集合名称.findOne();其中若觉得输出的结果不好看，则可以使用pretty()方法，进行美化结果。db.集合名称.find({
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2023-05-30 17:36:15
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