mongodb 查找结果 显示指定key数据 mongodb 查询索引

索引

索引就是用来加速查询的。 数据库索引与书籍的索引类似：有了索引就不需要翻遍整本书，数据库则可以直接在索引中查找，使得查找速度能提高几个数量级。在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置。

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

• 创建普通索引，使用命令 db.collection.ensureIndex({key:1})
• 创建唯一索引，使用命令 db.collection.ensureIndex({key:1}，{unique:true})
• 
  

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。

• ，可选参数列表如下：

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

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• 在后台创建索引：

db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

• 查看关于索引的相关信息，使用命令 db.collection.stats()
•  查看查询使用索引的情况，使用命令   db.collection.find({key:value}).explain()
•  删除索引，使用命令 db.collection.dropIndex({key:1})
•  删除集合，也会将集合中的索引全部删除

MongoDB 查询分析

MongoDB 查询分析MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效，是查询语句性能分析的重要工具。MongoDB 查询分析常用函数有：explain() 和 hint()。

使用 explain()

• explain 操作提供了查询信息，使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。
• 接下来我们在 users 集合中创建 name和 age的索引：

db.users.ensureIndex({name:1,age:1})

现在在查询语句中使用 explain ：

db.users.find({name:"ghost"}).explain()

以上的 explain() 查询返回如下结果：

/* 1 */{    "queryPlanner" : {        "plannerVersion" : 1,        "namespace" : "mongotest.users",        "indexFilterSet" : false,        "parsedQuery" : {            "name" : {                "$eq" : "ghost"            }        },        "winningPlan" : {            "stage" : "FETCH",            "inputStage" : {                "stage" : "IXSCAN",                "keyPattern" : {                    "name" : 1.0,                    "age" : 1.0                },                "indexName" : "name_1_age_1",                "isMultiKey" : false,                "multiKeyPaths" : {                    "name" : [],                    "age" : []                },                "isUnique" : false,                "isSparse" : false,                "isPartial" : false,                "indexVersion" : 2,                "direction" : "forward",                "indexBounds" : {                    "name" : [                         "[\"ghost\", \"ghost\"]"                    ],                    "age" : [                         "[MinKey, MaxKey]"                    ]                }            }        },        "rejectedPlans" : []    },    "serverInfo" : {        "host" : "kf-PC",        "port" : 27017,        "version" : "3.4.9",        "gitVersion" : "876ebee8c7dd0e2d992f36a848ff4dc50ee6603e"    },    "ok" : 1.0}

Moongdb3.4.9版本，Mongodb3.0版本的explain返回结果和以前的版本有很大的不同，介于Mongodb3.0的许多优秀特色，将3.0版本的返回分成了3个不同层面：

• queryPlanner：查询计划的选择器，首先进行查询分析，最终选择一个winningPlan，是explain返回的默认层面。
• executionStats：为执行统计层面，返回winningPlan的统计结果
• allPlansExecution：为返回所有执行计划的统计，包括rejectedPlan

所以：我们在查询优化的时候，只需要关注queryPlanner， executionStats即可，因为queryPlanner为我们选择出了winningPlan， 而executionStats为我们统计了winningPlan的所有关键数据。

explain.queryPlanner: queryPlanner的
explain.queryPlanner.namespace:该值返回的是该query所查询的表explain.queryPlanner.indexFilterSet:针对该query是否有indexfilterexplain.queryPlanner.winningPlan:查询优化器针对该query所返回的最优执行计划的详细内容。explain.queryPlanner.winningPlan.stage:最优执行计划的stage，这里返回是FETCH，可以理解为通过返回的index位置去检索具体的文档（stage有多个模式，将在后文中进行详解）。Explain.queryPlanner.winningPlan.inputStage:用来描述子stage，并且为其父stage提供文档和索引关键字。explain.queryPlanner.winningPlan.stage的child stage，此处是IXSCAN，表示进行的是index scanning。explain.queryPlanner.winningPlan.keyPattern:所扫描的index内容，此处是did:1,status:1,modify_time: -1与scid : 1explain.queryPlanner.winningPlan.indexName：winning plan所选用的index。explain.queryPlanner.winningPlan.isMultiKey是否是Multikey，此处返回是false，如果索引建立在array上，此处将是true。explain.queryPlanner.winningPlan.direction：此query的查询顺序，此处是forward，如果用了.sort({modify_time:-1})将显示backward。explain.queryPlanner.winningPlan.indexBounds:winningplan所扫描的索引范围,如果没有制定范围就是[MaxKey, MinKey]，这主要是直接定位到mongodb的chunck中去查找数据，加快数据读取。explain.queryPlanner.rejectedPlans：其他执行计划（非最优而被查询优化器reject的）的详细返回，其中具体信息与winningPlan的返回中意义相同，故不在此赘述。

stage 的类型的意义

mongodb的文档中列出了前4种类型，还有一些没有列出来，但是会比较常见，这里一并解释一下。
COLLSCAN ：全表扫描IXSCAN：索引扫描FETCH:：根据索引去检索指定documentSHARD_MERGE：各个分片返回数据进行mergeSORT：表明在内存中进行了排序（与前期版本的scanAndOrder:true一致）SORT_MERGE：表明在内存中进行了排序后再合并LIMIT：使用limit限制返回数SKIP：使用skip进行跳过IDHACK：针对_id进行查询SHARDING_FILTER：通过mongos对分片数据进行查询COUNT：利用db.coll.count()之类进行count运算COUNTSCAN：count不使用用Index进行count时的stage返回COUNT_SCAN：count使用了Index进行count时的stage返回SUBPLA：未使用到索引的$or查询的stage返回TEXT：使用全文索引进行查询时候的stage返回
附：explain查询结果解析官方文档：https://docs.mongodb.org/v3.0/reference/explain-results/

使用 hint()

• 虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错，但是也可以使用 hint 来强制 MongoDB 使用一个指定的索引。
• 这种方法某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。

name和 age索引字段来查询：

db.users.find({name:"ghost"}).hint({name:1,age:1})

可以使用 explain() 函数来分析以上查询：

db.users.find({name:"ghost"}).hint({name:1,age:1}).explain()

参考来源： http://blog.chinaunix.net/uid-26904464-id-5611821.html

参考来源： http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-analyzing-queries.html