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MongoDB通配符索引如何用？

2024-09-07 00:22:36
字體：大 中 小
來源：轉載
供稿：網友
       這篇文章給大家介紹的是關于MongoDB通配符索引的用法內容，小編認為是比較實用，因此分享給大家作參考，有這方面學習需要的朋友可以看看。
 
       MongoDB在4.2 版本推出了Wildcard Indexes，究竟什么是Wildcard Indexes以及Wildcard Indexes適合哪些場景本文結合官方文檔以及實際測試進行簡單概述。
 
       1、通配符索引示例
 
       因為MongoDB是dynamic schemas，所以應用是可以查詢任何已知字段或者隨機字段的。假設(此假設案例摘自官方文檔)，集合colA的UserMetadata字段包含如下數據：
 
{ "userMetadata" : { "likes" : [ "dogs", "cats" ] } }
{ "userMetadata" : { "dislikes" : "pickles" } }
{ "userMetadata" : { "age" : 45 } }
{ "userMetadata" : "inactive" }
       但是在查詢的時候可能是如下語句：
 
db.colA.find({ "userMeta2
通配符索引的形式data.likes" : "dogs" })
db.colA.find({ "userMetadata.dislikes" : "pickles" })
db.colA.find({ "userMetadata.age" : { $gt : 30 } })
db.colA.find({ "userMetadata" : "inactive" })
        2、通配符索引的形式
 
       單字段通配符索引
 
{
 "_id" : ObjectId("5ee2df16911d8dfaa91520b4"),
 "product_name" : "Spy Coat",
 "product_attributes" : {
 "material" : [
 "Tweed",
 "Wool",
 "Leather"
 ],
 "size" : {
 "length" : 72,
 "units" : "inches"
 }
 }
}
{
 "_id" : ObjectId("5ee2df30911d8dfaa91520b5"),
 "product_name" : "Spy Pen",
 "product_attributes" : {
 "colors" : [
 "Blue",
 "Black"
 ],
 "secret_feature" : {
 "name" : "laser",
 "power" : "1000",
 "units" : "watts"
 }
 }
}
如果數據結構是上面這樣的，其中product_attributes 屬性包含任何的結構。
 
        全字段的通配符索引
 
       可以通過下面的語句創建一個索引，索引中包含集合中的所有字段，但是不包括_id（如果想包含_id可以通過wildcardProjection 來設置），如果集合中的字段包含數組或者嵌套對象的話，那么會迭代數組或者嵌套對象并把值放到索引中。
 
Db.product_catalog.createIndex({“$**”:1})  
       給每個文檔添加一個address的字段。
 
7777:PRIMARY> db.product_catalog.find().pretty()
{
 "_id" : ObjectId("5ee2df16911d8dfaa91520b4"),
 "product_name" : "Spy Coat",
 "product_attributes" : {
 "material" : [
 "Tweed",
 "Wool",
 "Leather"
 ],
 "size" : {
 "length" : 72,
 "units" : "inches"
 }
 },
 "address" : "Beijing"
}
{
 "_id" : ObjectId("5ee2df30911d8dfaa91520b5"),
 "product_name" : "Spy Pen",
 "product_attributes" : {
 "colors" : [
 "Blue",
 "Black"
 ],
 "secret_feature" : {
 "name" : "laser",
 "power" : "1000",
 "units" : "watts"
 }
 },
 "address" : "Tianjin"
}
 
db.product_catalog.find({"product_name":"Spy Coat","address":"nanji","product_attributes.colors":"Blue"})
 
       在全字段通配符索引的基礎上可以明確包含哪些或者不包含哪些字段到通配符索引中，只能是在全字段通配符索引的基礎上，單字段的是不可以的：
 
       在全字段的基礎上創建一個明確包含哪些字段的索引：
 
db.collection.createIndex(
 { "$**" : 1 },
 { "wildcardProjection" :
 { "fieldA" : 1, "fieldB.fieldC" : 1 }
 }
)
       注意：通配符索引不支持在使用wildcardProjection的時候混合使用包含和排除語句，除了明確指定包含_id字段的時候。
 
       在全字段的基礎上創建一個明確不包含哪些字段的索引：
 
db.collection.createIndex(
 { "$**" : 1 },
 { "wildcardProjection" :
 { "fieldA" : 0, "fieldB.fieldC" : 0 }
 }
)
       3、通配符索引的行為
 
       通配符索引的行為根據其字段類型不同而有所不同。
 
字段為對象
如果是對象的話，會將對象中的內容存儲到索引中，通配符索引會把對象中的所有嵌套對象加載到索引中。
字段為數組
如果是數組的話，通配符索引遍歷數組并且將每個元素都存儲到索引中。
如果數組中的元素是一個對象的話，通配符索引把對象中的內容加載到索引中，像上面的加載對象一樣。
如果數組中的元素是一個數組的話(就是多維數組)，通配符索引并不迭代嵌套數組，相反是把整個嵌套數組作為一個值來看。
其他類型
把值記錄到數組中。
通配符索引會持續迭代任何的嵌套對象或者數組直到最底層(就是不能在迭代為止)，然后它會索引全路徑。
 
       如果超過了8個以上顯示數組索引的話MongoDB 會考慮另外的索引或者執行全集合掃描。如下結構：
 
{
 "parentObject" : {
 "nestedArray" : [
 "elementOne",
 {
  "deeplyNestedArray" : [ "elementTwo" ]
 }
 ]
 }
}
       請注意，通配符索引本身對索引文檔時遍歷文檔的深度沒有任何限制；該限制僅適用于顯式指定精確數組索引的查詢。通過發出沒有顯式數組索引的相同查詢，MongoDB可以選擇通配符索引來回答查詢。
 
       4、通配符索引的限制
 
       1.首先通配符索引是一個稀疏索引，只存放存在的字段在索引里面，不存在的不存放，也就是說當你使用{$exists:false}的時候，是不會走索引的，是全集合掃描。
 
       db.test_new_wildidx.find({"block.attr":{$exists:false}})
 
       db.test_new_wildidx.find({"block.attr":{$exists:true}})  但是支持true的。
 
       2.通配符索引不支持直接等于/不等于一個對象或者數組。
 
       通配符索引會將對象或者數組中的元素加載到索引中，而不是整體放到索引中。故通配符索引不支持直接用文檔或者數組來匹配。
 
        3. 通配符索引支持如下索引類型或者或者屬性：
 
Compound
TTL
Text
2d (Geospatial)
2dsphere (Geospatial)
Hashed
Unique
 
       4.通配符索引不支持文檔中的數組$ne null這種。其實不光是數組，別的字段也同樣，只要是$ne都不會使用通配符索引。

（編輯：武林網）

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