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MongoDB創建一個索引而性能提升1000倍示例代碼

2020-10-29 18:42:33
字體:
來源:轉載
供稿:網友

MongoDB 創建索引的語法

1.為普通字段添加索引,并且為索引命名

db.集合名.createIndex( {"字段名": 1 },{"name":'idx_字段名'})

說明: (1)索引命名規范:idx_<構成索引的字段名>。如果字段名字過長,可采用字段縮寫。

(2)字段值后面的 1 代表升序;如是 -1 代表 降序。

2.為內嵌字段添加索引

db.集合名.createIndex({"字段名.內嵌字段名":1},{"name":'idx_字段名_內嵌字段名'})

3.通過后臺創建索引

db.集合名.createIndex({"字段名":1},{"name":'idx_字段名',background:true})

4:組合索引

db.集合名.createIndex({"字段名1":-1,"字段名2":1},{"name":'idx_字段名1_字段名2',background:true})

5.設置TTL 索引

db.集合名.createIndex( { "字段名": 1 },{ "name":'idx_字段名',expireAfterSeconds: 定義的時間,background:true} )

說明 :expireAfterSeconds為過期時間(單位秒)

MongoDB創建索引性能提升1000倍

上面我們介紹了MongoDB的常見索引的創建語法。部分同學還想看看MongoDB的威力到底有多大,所以,在這兒追加一個例子,感受一下索引的性能。

通過在某一字段上創建索引,從優化前的執行15.15S到優化后降至0.013S,性能提升了1000多倍。

此為實際生產中的一個真實案例,我們有一個集合QQStatements,其數據量為2604W,如下圖所示。

系統需要查詢此表最近的變動情況,即需要抓取新增數據量和修改的數據量。

查詢語句如下:

db.QQStatements.find({ $or: [  {Rec_CreateTime:{$gt: ISODate("2019-01-07 16")}}  ,{Rec_ModifyTime:{$gt: ISODate("2019-01-07 16")}}  ] } )

但此查詢語句不理想,有時耗時25S,多次執行有緩存后也要15S左右,如下圖:

查看此表,發現Rec_CreateTime字段建有索引,單獨執行符合Rec_CreateTime 條件的語句,很快 0.1 S 內就執行完成。

而Rec_ModifyTime字段沒有索引,單獨執行符合Rec_ModifyTime條件的語句較慢,需要15S左右。

到這兒,就可以判讀出問題是缺失索引,和開發同學確認后,此場景時常用,此字段需要添加索引。

執行添加索引的命令:

db.QQStatements.createIndex({"Rec_ModifyTime":1},{"name":'idx_Rec_ModifyTime',background:true})

Rec_ModifyTime字段添加索引后,整個語句執行降至0.013S(20S-->0.02S )

從上面可以看出在MongoDB數據庫中索引很有必要,性能可以優化數百倍。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對武林網的支持。

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