MongoDB索引用法和效率分析
MongoDB中的索引其实类似于关系型数据库，都是为了提高查询和排序的效率的，并且实现原理也基本一致。由于集合中的键(字段)可以是普通数据类型，也可以是子文档。MongoDB可以在各种类型的键上创建索引。下面分别讲解各种类型的索引的创建，查询，以及索引的维护等。
一、创建索引
1. 默认索引
MongoDB有个默认的“_id”的键，他相当于“主键”的角色。集合创建后系统会自动创建一个索引在“_id”键上，它是默认索引，索引名叫“_id_”，是无法被删除的。我们可以通过以下方式查看：
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var
_idIndex =
mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key
==
"_id_"
);
Console.WriteLine(_idIndex);
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2. 单列索引
在单个键上创建的索引就是单列索引，例如我们要在“UserInfo”集合上给“UserName”键创建一个单列索引，语法如下：（1表示正序，-1逆序）
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(
new
Document { {
"UserName"
, 1 } },
false
);
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接着，我们用同样方法查找名为“_UserName_”的索引
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var
_UserName_Index =
mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key
==
"_UserName_"
);
Console.WriteLine(_UserName_Index);
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3.组合索引
另外，我们还可以同时对多个键创建组合索引。如下代码创建了按照“UserId”正序，“UserName”逆序的组合索引:
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(
new
Document { {
"UserId"
, 1 }, {
"UserName"
, -1 } },
false
);
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4.子文档索引
我们可以对文档类型的键创建各种索引，例如单列索引，如下创建用户详细信息“Detail”的单列索引：
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(
new
Document { {
"Detail"
, 1 } },
false
);
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对子文档的键创建组合索引：例如在“Detail.Address”和“Detail.Age”上创建组合索引：
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(
new
Document { {
"Detail.Address"
, 1 }, {
"Detail.Age"
, -1 } },
false
);
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5.唯一索引
唯一索引限制了对当前键添加值时，不能添加重复的信息。值得注意的是，当文档不存在指定键时，会被认为键值是“null”，所以“null”也会被认为是重复的，所以一般被作为唯一索引的键，最好都要有键值对。
对“UserId”创建唯一索引(这时候最后一个参数为“true”)：
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mongoCollection.Metadata.CreateIndex(
new
Document { {
"UserId"
, 1 } },
true
);
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二、维护索引
1. 查询索引
通过索引名查询的方式已有介绍。但有时候，我们可能忘记了索引名，怎么查询呢？
下面提供一个遍历全部索引的方法，打印全部索引信息：
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foreach
(
var
index
in
mongoCollection.Metadata.Indexes)
{
Console.WriteLine(index.Value);
}
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输出结果示例：
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{
"name"
:
"_id_"
,
"ns"
:
"myDatabase.UserInfo"
,
"key"
: {
"_id"
: 1 } }
{
"name"
:
"_UserId_unique_"
,
"ns"
:
"myDatabase.UserInfo"
,
"key"
: {
"UserId"
: 1 },
"unique"
:
true
,
"_id"
:
"4d8f406ab8a4730b78000005"
}
{
"name"
:
"_UserName_"
,
"ns"
:
"myDatabase.UserInfo"
,
"key"
: {
"UserName"
: 1 },
"unique"
:
false
,
"_id"
:
"4d8f406ab8a4730b78000006"
}
{
"name"
:
"_Detail.Address_Detail.Age_"
,
"ns"
:
"myDatabase.UserInfo"
,
"key"
: {
"Detail.Address"
: 1,
"Detail.Age"
: -1 },
"unique"
:
false
,
"_id"
:
"4d8f406ab8a4730b78000007"
}
{
"name"
:
"_UserId_UserName_"
,
"ns"
:
"myDatabase.UserInfo"
,
"key"
: {
"UserId"
: 1,
"UserName"
: -1 },
"unique"
:
false
,
"_id"
:
"4d8f406ab8a4730b78000008"
}
{
"name"
:
"_Detail_"
,
"ns"
:
"myDatabase.UserInfo"
,
"key"
: {
"Detail"
: 1 },
"unique"
:
false
,
"_id"
:
"4d8f406ab8a4730b78000009"
}
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可见，集合的索引也是通过一个集合来维护的。name表示索引名，ns表示索引属于哪个库哪个集合，key表示索引在哪个键上，正序还是逆序，unique表示是否为唯一索引，等等...
2. 删除索引
新手常陷入的误区是，认为集合被删除，索引就不存在了。关系型数据库中，表被删除了，索引也不会存在。在MongoDB中不存在删除集合的说法，就算集合数据清空，索引都是还在的，要移除索引还需要手工删除。
例如，删除名为“_UserName_”的索引：
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mongoCollection.Metadata.DropIndex(
"_UserName_"
);
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public
void
DropAllIndex()
{
var
listIndexes =
mongoCollection.Metadata.Indexes.ToList();
for
(
int
i = 0; i <
listIndexes.Count; i++)
{
if
(listIndexes[i].Key
!=
"_id_"
)
{
mongoCollection.Metadata.DropIndex(listIndexes[i].Key);
}
}
}
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三、索引的效率
MongoDB的索引到底能不能提高查询效率呢？我们在这里通过一个例子来测试。比较同样的数据在无索引和有索引的情况下的查询速度。
首先，我们通过这样一个方法插入10W条数据:
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public
void
InsertBigData()
{
var
random =
new
Random();
for
(
int
i = 1; i < 100000;
i++)
{
Document doc =
new
Document();
doc[
"ID"
] = i;
doc[
"Data"
] =
"data"
+
random.Next(100000);
mongoCollection.Save(doc);
}
Console.WriteLine(
"当前有"
+
mongoCollection.FindAll().Documents.Count() +
"条数据"
);
}
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然后，实现一个方法用来创建索引:
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public
void
CreateIndexForData()
{
mongoCollection.Metadata.CreateIndex(
new
Document { {
"Data"
, 1 } },
false
);
}
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还有排序的方法：
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public
void
SortForData()
{
mongoCollection.FindAll().Sort(
new
Document { {
"Data"
, 1 } });
}
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运行测试代码如下:
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static
void
Main(
string
[] args)
{
IndexBLL indexBll =
new
IndexBLL();
indexBll.DropAllIndex();
indexBll.DeleteAll();
indexBll.InsertBigData();
Stopwatch watch1 =
new
Stopwatch();
watch1.Start();
for
(
int
i = 0; i < 1; i++)
indexBll.SortForData();
Console.WriteLine(
"无索引排序执行时间："
+ watch1.Elapsed);
indexBll.CreateIndexForData();
Stopwatch watch2 =
new
Stopwatch();
watch2.Start();
for
(
int
i = 0; i < 1; i++)
indexBll.SortForData();
Console.WriteLine(
"有索引排序执行时间："
+ watch2.Elapsed);
}
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最后执行程序查看结果：
多次测试表明在有索引的情况下，查询效率要高于无索引的效率。