mongodb 底层是什么

在第一篇的文章末尾我们提到了索引，下面就将从不同的索引类型，索引的机制展开来介绍MongoDb的索引应用。

• 为什么需要索引
• 单字段索引
• 复合索引
• 多Key索引
• 文本索引
• Hash索引
• 索引的额外属性

1. 当你抱怨MongoDb的查询效率低下的时候，可能你就需要考虑索引了，先科普MongoDb里面的索引机制，当你往MongoDb插入数据的时候，每个文档经过底层的存储引擎持久化数据，会生成一个位置信息，通过这个位置信息就能通过存储引擎读出该文档，在MMAP中 位置信息是「文件Id + 文件的Offset」；在WT存储引擎中（KV存储引擎），位置信息是WT在存储文档的时候生成一个Key，通过这个Key就能访问到文档，位置信息我们用Position来表示。

创建原始的数据

插入Document之后，生成的位置信息如下图：

假如现在查询年龄为10的所有文档，这时候需要遍历所有的Document【全表扫描】，根据位置信息读出年龄为10的文档，当然如果表里面的数据很少的话不会有什么性能问题，但是如果数据达到几百万，甚至过亿的时候，对集合的全表扫描开销是非常大的，一个查询可能耗费数十秒甚至几分钟都有可能。

如果想加速上面的查询，我们就需要对Age字段建立索引 ，db.persons.createIndex({age:1}) //对Age字段建立升序索引，建立索引之后，mongodb额外会存储一个升序排序的索引数据，索引通常采用B-Tree的结构持久化，以保证快速的从索引里面找到对应的Age位置信息（position），然后找出对应的Document。

通常来说，索引就是将文档按照某个字段顺序组织起来，以便能根据这个字段进行高效查询，有了索引能优化以下的场景：

1. 查询年龄为10的所有文档
2. 更新，删除年龄为10 的文档，查询和更新需要根据条件来找出所有符合的数据进行更新，本质上也是查询优化。
3. 排序，按照年龄进行排序，如果没有索引，也会进行全表扫描，然后对扫描的结果进行排序
4. 同时MongoDb会自动为默认的_id 字段增加索引

单字段索引

db.person.createindex({age:1}) 上述语句对age字段创建来索引，使其能加速对Age字段各种查询，这是一种最常见对索引，mongodb创建对默认索引_id,也是这样的，{age:1}代表升序索引 ，{age:-1}代表降序索引，对于单字段索引来说，升序和降序都是一样的效果

复合索引

复合索引是单字段索引的升级版本，它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照第二个字段排序，依次类推，如下我们创建一个Age，name复合索引

db.createIndex({age:1，name,:1});

上述索引对应的的数据组织如下图，先按照Age字段排序，然后在按照Name字段排序，

复合索引能满足比单字段索引更丰富单应用场景，不光能满足单个字段组合起来查询，同时还能满足所有前缀字段的查询，这里的 {age:1} 就是{age:1,name:1}索引的前缀，所以类似的db.persons.find({age:1}) 也会使用这个复合索引，但是 {name:1} 就不会使用这个索引，如果要经常根据Name字段来查询，应该创建{name:1,age:1}这样的索引查询name的时候进行了全表的扫描

对Age进行查询的时候则是使用了复合索引来查询的

多Key索引

当索引的字段为数组时，创建出来的索引为多Key索引，多Key索引会为数组的每个元素都创建一条索引，比如我们在persons表在增加一个habbit字段「数组」，需要查询由相同爱好的人，就可以利用多Key索引

多

Hash索引

哈希索引是按照某个字段的Hash值来建立索引的，目前主要应用于MongoDb Shard Cluster的Hash分片，并且Hash索引只能满足字段的完全匹配，不能满足范围查询。

地理位置索引（2d索引）

能很好解决020的应用场景，查找某一位置的附近区域

文本索引

主要用来解决快速文本的查找，例如博客的内容，如果按照博客的内容查找，就要建立文本索引，并且支持分词。

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下面在介绍一下索引的一些特性

1. 唯一索引：（unique index）保证索引的字段不会出现相同的值，例如_id就是唯一索引。
2. TTL索引：可以针对某个时间字段，指定文档的过期时间。
3. 部分索引：（partial index）只针对复合某个特定条件的文档来建立索引，并且3.2以后的版本才支持。
4. 稀疏索引：（sparse index）只针对存在索引字段的文档建立索引，可以看作是部分索引的一种特殊的情况。

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最后我们说一下，db profiling

1. 0， 不开启Profilling
2. 1，将处理时间都超过某个阀值的请求记录到system.profile集合
3. 2，将所有的请求都记录到system.profile集合

在生产环境中我们建议使用1，来监视慢的请求，来做进一步的优化。