索引，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。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，例如 employee 表的姓名（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。

索引的优点：

不需要做全表扫描，只需要扫描索引索引只存储了这个表的数据的一小部分，这小部分可以帮我们实现快速查询，因此扫描的时候只扫描这一小部分即可，如果将这小部分装载入内存中的话，速度会更快

·大大减少了服务器需要扫描的数据量

·索引可以帮助服务器避免排序或使用临时表

·索引可以将随机I/O转换为顺序I/O

索引的缺点：

索引是保存了数据表上的一小部分数据，那么这些数据是需要额外存储的，毫无疑问如果更新了表中的数据，那么响应的索引数据也要跟着更新，加速了查找操作，但是减少了写入速度对查找的加速是否有用还是有待评估的，比如我们将一个表中的按年龄实现了索引创建（在年龄上创建了索引）平时大多数操作都是按照名字上去查找的，那么索引则无任何作用，所谓索引必须跟查找建完全匹配才有意义，但我们要知道大多数的查找未必只在有限字段上执行，也就意味着创建索引必须包含多个段，需要看索引是如何去生成的，对于多个条件可以将索引做为组合索引来查找，所以索引的设计是非常有技巧的

索引本身带来的未必是优势，如果一张表中索引非常的多的话，可能对于整个系统性能的影响是非常大的，如果一张表的本身非常小只有十几行，创建索引反而会减慢速度的，因为全表扫描也未必用不了多长时间

但如果表非常大的话，索引则非常有用，如果数据量过大那么索引反而也未必有意义，比如一张表非常大，上T的数据，可以想象一下创建什么样的索引才可以，所以只能将大表切割成小表，并且分布在不同的物理节点上，对mysql来说叫做分区；对mongodb来讲叫shaerd

索引级别：

索引最高级别3星索引

1星：索引国能将相关的记录放置在一起，大大降低了I/O

2星：索引中数据的存储顺序与查找标准中顺序一致（只要设计良好即可）

3星：如果索引中包含查询中所需要的全部数据（覆盖索引）

索引的类别：

·顺序索引
·散列索引

将索引映射至散列桶中，映射是通过散列函数进行的

评估索引标准：

1、访问类型(如果做等值比较 散列比较好，如果做范围查找，那么顺序比较好

2、访问时长（为完成一个访问，基于索引类型访问的时间可能不同）

3、插入时长（更新表的话索引本身可能会有很大代价，如果散列索引的话只不过重新执行以下算法即可，但是对于顺序索引的话，有可能会移动索引列表后面的索引数据）

4、删除时长

5、空间开销

索引类型：

·顺序索引：按照聚集索引存放的文件也被称为索引顺序文件，最常见的索引类型，一般来讲被索引文件记录，如果按照顺序存放则为索引顺序文件，否则为堆文件

·聚集索引:如果某记录文件中的记录顺序是按照对应的搜索码（键/key）的顺序排序的话，被称为主索引

·非聚集索引：搜索码中的指定的次序与记录中的记录次序不一致

根据索引中是否为每个记录响应的创建索引项：

·稠密索引 （每个搜索码值都有一个对应的索引项

·稀疏索引 （并不是每个记录都有索引项）

·多级索引 （索引指向索引，以此类推，最后的索引指向数据；

索引本身，主索引之外的索引被称为辅助索引，而只有主索引才能使用稀疏索引，其他所有必需是稠密索引，而辅助索引必须是稠密索引

·B+树索引：

·Balance Tree 平衡树索引

·每个叶子节点，从叶子至根的距离是相同的，所以叫做平衡树

·层次需要根据数据量来动态创建层次

·B+树是一种顺序索引

散列索引则：

通过散列函数，数据库加载为一次I/O 指针加载数据为2次 I/O。

I/O是占据时间比例是最大值的，索引散列索引的速度在做精确匹配的时候会更快，因为I/O次数要少的多的多，因此散列索引能够让我们避免访问索引结构的。

散列索引的缺点：散列索引还有可能造成偏斜，长久以来可能发有的散列桶有的满有的空 导致每个节点的负载参差不齐，如果散列函数做的不够随机就有可能造成偏斜的情况

所以散列函数需要做到以下几点：

·分布式随机

·分布式均匀

散列函数适用的场景：精确值匹配，比如做等值比较： = ,IN(), <=> 等

全文索引：

默认情况下顺序索引只能索引字段的前有限个字节，假如字段名是test，test是可以创建存储文本量非常大，不可能将所有的数据全部存放在索引中，肯定只在其中抽取部分字节，所以查找标准肯定是最左前缀方式，不能包含整个字段，如果想实现全文匹配关键字匹配的话，这样则只能使用全文索引（mysql中只有myisam引擎支持）（innodb的话则可以借助外界的索引工具来实现比如sphinx）

如果必须要实现全文索引，使用sphinx是个不错的选择

空间索引：

索引中的数据不能查找，必须使用空间索引函数来获取相应查找结果

索引的特性：

·全值匹配:

简单来讲，匹配他的用户名：Name="User12" ,匹配最左前缀：

Name LIKE"User1%"

无效： Name LIKE"%User1%"

·匹配列前缀：与最左前缀一样（Name LIKE"User1%"  无效： Name LIKE"%User1%"） 假如组合索引创建了2个字段：Name,Age 从最左侧开始则有效，那么Age > 80 这样则没有任何意义，因为查找条件一定必须从最左边开始的，但是反过来则非常用有：(Age，Name)

匹配范围值：精确匹配某一列并范围匹配另外一列 比如name=12并age大于80

只访问索引的查询：

假设顺序索引是3级，要找到对应的行数据，如果没有使用覆盖索引，那么需要几次I/O：首先查找到根索引. 然后查找下一级索引，如果下一级索引在磁盘上，那么意味着将装载数据块，这为1次IO ，再一次索引则又消耗一次IO，再次装载硬盘数据，则又一次I/O，如果事先根索引没有被加载，那么至少需要4次I/O才会找到数据

主键，唯一键 都是顺序索引，但是唯一不同的地方是：主键是不能重复 不能为空，唯一键可以重复可以为空

创建索引：

> db.testcoll.find()

{ "_id" : ObjectId("531fbe8d020f14309ee1410a"), "Name" : "User1","Age" : 1, "Gender" : "M", "preferbook": [  "blue book",  "yellow book" ] }
{ "_id" : ObjectId("531fbe8d020f14309ee1410b"), "Name" : "User2","Age" : 2, "Gender" : "M", "preferbook": [  "blue book",  "yellow book" ] }
{ "_id" : ObjectId("531fbe8d020f14309ee1410c"), "Name" : "User3","Age" : 3, "Gender" : "M", "preferbook": [  "blue book",  "yellow book" ] }

如上所示，我们要在用户字段名上创建索引，注意的是字段id默认就是索引，而且是主键索引，我们在主键索引之外创建索引都被称为辅助索引 ，因为表内大多数都是根据用户名来查找的，所以希望根据用户名来查找索引：

使用命令ensureIndex 在Name字段上创建索引

> db.testcoll.ensureIndex({Name:1})

查看索引：

> db.testcoll.getIndexes()
[
    {
         "v" : 1,
         "key" : {
             "_id" : 1
         },
         "ns" :"testdb.testcoll",
         "name" :"_id_"
    },

#第二个索引是在name上创建，是我们自己指定的，如下所示：

{
         "v" : 1,
         "key" : {
             "Name" : 1
         },
         "ns" :"testdb.testcoll",
         "name" :"Name_1"
    }

删除索引：

可以使用dropIndex 将name字段的索引删除

> db.testcoll.dropIndex({Name:1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }

再次查看其索引

> db.testcoll.getIndexes()
[
    {
         "v" : 1,
         "key" : {
             "_id" : 1
         },
         "ns" :"testdb.testcoll",
         "name" :"_id_"
    }
]

删除coll所有的索引

> db.testcoll.dropIndex({Name:1})

同时也支持使用唯一索引，我们可以在name这个字段上创建唯一索引，也就意味着用户名不得出现重复的名字

#唯一索引

> db.testcoll.ensureIndex({Name:1}，{unique:true})

#稀疏索引

> db.testcoll.ensureIndex({Name:1}，{sparse:true})

MongoDB中所支持的索引类型

对mongodb来讲，索引可以创建在collection级别，也可以创建在sub-field中（）子collection

完全可以根据自己的需求创建，那么索引可以将随机IO转换为顺序IO

索引类型：

1、单键索引（创建在一个字段上的索引）

2、组合索引（上面提到了）

3、多键索引（一个文档中某个字段的值可以是数组，如果创建在这么个字段上，一个字段上有多个值，则为多键索引，（一个值为一个数组））

4、空间索引（只能使用空间索引函数，与mysql一致）

5、文本索引（全文索引)

6、哈希索引

创建哈希索引的话，必须明确说明哈希的格式才可以，如下所示：

>db.testcoll.ensureIndex({Name:"hashed"})

> db.testcoll.dropIndex({Name:"hashed"})

显示索引是否能用到：

显示查询语句是否能真正用到所创建的索引：

> db.testcoll.find({Name: "User19"}).explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor Name_1",
    "isMultiKey" : false,                    #是否用到键
    "n" : 1,
    "nscannedObjects" : 1,
    "nscanned" : 1,                       #扫描了多少个记录
    "nscannedObjectsAllPlans" : 1,
    "nscannedAllPlans" : 1,
    "scanAndOrder" : false,                #扫描后有没有记录
    "indexOnly" : false,                   #是否用到索引，是否仅在索引中
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 0,
    "indexBounds" : {
         "Name" : [
             [
                  "User19",
                  "User19"
             ]
         ]
    },
    "server" : "localhost:27017"
}

将索引删除：

> db.testcoll.find({Name: "User19"}).explain()
{
    "cursor" : "BasicCursor",
    "isMultiKey" : false,
    "n" : 1,
    "nscannedObjects" : 99,             #扫描的对象为全部，意为全表扫描
    "nscanned" : 99,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 99,
    "nscannedAllPlans" : 99,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 0,
    "indexBounds" : {

},
    "server" : "localhost:27017"
}

在查询的时候可以用hint指定使用的索引

> db.testcoll.find({Name: "User19"}).hint({Name:1}).explain()

创建组合索引

> db.testcoll.ensureIndex({Name:1,Age:1},{uniqe:true})

> db.testcoll.getIndexes()
[
    {
         "v" : 1,
         "key" : {
             "_id" : 1
         },
         "ns" :"testdb.testcoll",
         "name" :"_id_"
    },
    {
         "v" : 1,
         "key" : {
             "Name" : 1,
             "Age" : 1
         },
         "ns" :"testdb.testcoll",
         "name" :"Name_1_Age_1",
         "uniqe" : true
    }
]

如果不指定则在name：1上查找索引。如下所示：

> db.testcoll.find({Name: "User19"}).explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor Name_1_Age_1",
    "isMultiKey" : false,
    "n" : 1,
    "nscannedObjects" : 1,
    "nscanned" : 1,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 1,
    "nscannedAllPlans" : 1,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 0,
    "indexBounds" : {
         "Name" : [
             [
                  "User19",
                  "User19"
             ]
         ],
         "Age" : [
             [
                  {
                       "$minElement" : 1
                  },
                  {
                       "$maxElement" : 1
                  }
             ]
         ]
    },
    "server" : "localhost:27017"
}