为什么使用索引？

　　假设有一本书，你想看第六章第六节讲的是什么，你会怎么做，一般人肯定去看目录，找到这一节对应的页数，然后翻到这一页。这就是目录索引，帮助读者快速找到想要的章节。在数据库中，我们也有索引，其目的当然和我们翻书一样，能帮助我们提高查询的效率。索引就像目录一样，减少了计算机工作量，对于表记录较多的数据库来说是非常实用的，可以大大的提高查询的速度。否则的话，如果没有索引，计算机会一条一条的扫描，每一次都要扫描所有的记录，浪费大量的cpu时间。

　　为了查询方便，我们创建一个拥有500000条数据的一个集合

  1. > for(var i=0;i<500000;i++){db.nums.insert({name:"name"+i,age:i})}
  2. WriteResult({ "nInserted" : 1 })

注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

  1. >db.collection.createIndex(keys, options)

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。

实例：

1、先在未创建索引之前我们按需求查找nums集合里面age为399999的 

2、在创建索引之后查询age为399999的

创建索引

  1. > db.nums.createIndex({age:1})
  2. {
  3.     "createdCollectionAutomatically" : false,
  4.     "numIndexesBefore" : 1,
  5.     "numIndexesAfter" : 2,
  6.     "ok" : 1
  7. }

通过两次执行时间的对比明显可以看到创建索引后查询更快，数据越多，体现的越明显。

createIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

 

MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。

语法：aggregate() 方法的基本语法格式如下所示：

  1. db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])
  • 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入
  1. ps ajx | grep mongo
  • 在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理
  • 常用管道
    • $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果
    • $match：过滤数据，只输出符合条件的文档
    • $project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
    • $sort：将输入文档排序后输出
    • $limit：限制聚合管道返回的文档数
    • $skip：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
    • $unwind：将数组类型的字段进行拆分
    • $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

　　表达式:处理输入文档并输出

  1. 表达式:'$列名'

常用表达式

  • $sum：计算总和，$sum:1同count表示计数
  • $avg：计算平均值
  • $min：获取最小值
  • $max：获取最大值
  • $push：在结果文档中插入值到一个数组中
  • $first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据
  • $last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
  • 将集合中的文档分组，可用于统计结果
  • _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为’$字段’

例如：heros表中数据如下

  1. > db.heros.find().pretty()
  2. {
  3.     "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
  4.     "h_name" : "后裔",
  5.     "h_skill" : "惩戒之剑",
  6.     "h_attack" : 1000,
  7.     "h_blood" : 800,
  8.     "h_type" : "射手"
  9. }
  10. {
  11.     "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
  12.     "h_name" : "李白",
  13.     "h_skill" : "青莲剑仙",
  14.     "h_attack" : 1400,
  15.     "h_blood" : 900,
  16.     "h_type" : "刺客"
  17. }
  18. {
  19.     "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
  20.     "h_name" : "韩信",
  21.     "h_skill" : "国士无双",
  22.     "h_attack" : 1300,
  23.     "h_blood" : 850,
  24.     "h_type" : "刺客"
  25. }
  26. {
  27.     "_id" : ObjectId("5d2e0720614bec7ca4687795"),
  28.     "h_name" : "妲己",
  29.     "h_skill" : "女王崇拜",
  30.     "h_attack" : 1200,
  31.     "h_blood" : 750,
  32.     "h_type" : "法师"
  33. }

例如：按照英雄类型分组，进行统计个数

  1. > db.heros.aggregate([{$group:{_id:"$h_type",counter:{$sum:1}}}])
  2. { "_id" : "刺客", "counter" : 2 }
  3. { "_id" : "法师", "counter" : 1 }
  4. { "_id" : "射手", "counter" : 1 }
  5. >

例如：求英雄的从攻击力和平均血量

  1. > db.heros.aggregate([{$group:{_id:null,h_attacks:{$sum:"$h_attack"},avgh_blood:{$avg:"$h_blood"}}}])
  2. { "_id" : null, "h_attacks" : 4900, "avgh_blood" : 825 }
  3. >

只查询英雄类型和名字

  1. > db.heros.aggregate([{$group:{_id:"$h_type",name:{$push:"$h_name"}}}])
  2. { "_id" : "刺客", "name" : [ "李白", "韩信" ] }
  3. { "_id" : "法师", "name" : [ "妲己" ] }
  4. { "_id" : "射手", "name" : [ "后裔" ] }
  5. >
  • 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下
  1. > db.heros.aggregate([{$group:{_id:"h_type",name:{$push:"$$ROOT"}}}]).pretty()
  2. {
  3.     "_id" : "h_type",
  4.     "name" : [
  5.         {
  6.             "_id" : ObjectId("5d2e0647614bec7ca4687792"),
  7.             "h_name" : "后裔",
  8.             "h_skill" : "惩戒之剑",
  9.             "h_attack" : 1000,
  10.             "h_blood" : 800,
  11.             "h_type" : "射手"
  12.         },
  13.         {
  14.             "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"),
  15.             "h_name" : "李白",
  16.             "h_skill" : "青莲剑仙",
  17.             "h_attack" : 1400,
  18.             "h_blood" : 900,
  19.             "h_type" : "刺客"
  20.         },
  21.         {
  22.             "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"),
  23.             "h_name" : "韩信",
  24.             "h_skill" : "国士无双",
  25.             "h_attack" : 1300,
  26.             "h_blood" : 850,
  27.             "h_type" : "刺客"
  28.         },
  29.         {
  30.             "_id" : ObjectId("5d2e0720614bec7ca4687795"),
  31.             "h_name" : "妲己",
  32.             "h_skill" : "女王崇拜",
  33.             "h_attack" : 1200,
  34.             "h_blood" : 750,
  35.             "h_type" : "法师"
  36.         }
  37.     ]
  38. }
  39. >

 

  • 用于过滤数据，只输出符合条件的文档
  • 使用MongoDB的标准查询操作

例如：查询攻击力大于1200

  1. > db.heros.aggregate([{$match:{"h_attack":{$gt:1200}}}])
  2. { "_id" : ObjectId("5d2e0685614bec7ca4687793"), "h_name" : "李白", "h_skill" : "青莲剑仙", "h_attack" : 1400, "h_blood" : 900, "h_type" : "刺客" }
  3. { "_id" : ObjectId("5d2e06d6614bec7ca4687794"), "h_name" : "韩信", "h_skill" : "国士无双", "h_attack" : 1300, "h_blood" : 850, "h_type" : "刺客" }
  4. >

 

  • 修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
  • 输出结果和投影效果差不多
  1. > db.heros.aggregate([{$project:{_id:0,h_name:1,h_skill:1}}])
  2. { "h_name" : "后裔", "h_skill" : "惩戒之剑" }
  3. { "h_name" : "李白", "h_skill" : "青莲剑仙" }
  4. { "h_name" : "韩信", "h_skill" : "国士无双" }
  5. { "h_name" : "妲己", "h_skill" : "女王崇拜" }
  6. >

 

  • 将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值

 

 

对某字段值进行拆分

  1. db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])

例如：

  1. db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

查询：

  1. > db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])
  2. { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
  3. { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
  4. { "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }
  5. >
  • 对某字段值进行拆分
  • 处理空数组、非数组、无字段、null情况
  1. db.inventory.aggregate([{
  2.     $unwind:{
  3.         path:'$字段名称',
  4.         preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
  5.     }
  6. }])
  • 构造数据
  1. db.t3.insert([
  2. { "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
  3. { "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
  4. { "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
  5. { "_id" : 4, "item" : "d" },
  6. { "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
  7. ])
  • 使用语法1查询
  1. > db.t3.find().pretty()
  2. { "_id" : 1, "item" : "a", "size" : [ "S", "M", "L" ] }
  3. { "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] }
  4. { "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
  5. { "_id" : 4, "item" : "d" }
  6. { "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
  7. > db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])
  8. { "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "S" }
  9. { "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "M" }
  10. { "_id" : 1, "item" : "a", "size" : "L" }
  11. { "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
  12. >
  • 查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了

使用语法2查询不会丢弃空数组，无字段，null的文档

  1. > db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}])
  2. { "_id" : 1, "item" : "a", "size" : [ "S", "M", "L" ] }
  3. { "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] }
  4. { "_id" : 3, "item" : "c", "size" : "M" }
  5. { "_id" : 4, "item" : "d" }
  6. { "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
  7. >

 

版权声明：本文为Se7eN-HOU原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://www.cnblogs.com/Se7eN-HOU/p/11198555.html