MongoDB索引原理

为什么需要索引？

当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的索引机制（同样适用于其他的数据库比如mysql）。

mongo-9552:PRIMARY&gt; db.person.find()
{ "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jack", "age" : 19 }
{ "_id" : ObjectId("571b5dae1b0d530a03b3ce83"), "name" : "rose", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("571b5db81b0d530a03b3ce84"), "name" : "jack", "age" : 18 }
{ "_id" : ObjectId("571b5dc21b0d530a03b3ce85"), "name" : "tony", "age" : 21 }
{ "_id" : ObjectId("571b5dc21b0d530a03b3ce86"), "name" : "adam", "age" : 18 }

当你往某各个集合插入多个文档后，每个文档在经过底层的存储引擎持久化后，会有一个位置信息，通过这个位置信息，就能从存储引擎里读出该文档。比如mmapv1引擎里，位置信息是『文件id + 文件内offset 』，在wiredtiger存储引擎（一个KV存储引擎）里，位置信息是wiredtiger在存储文档时生成的一个key，通过这个key能访问到对应的文档；为方便介绍，统一用pos(position的缩写)来代表位置信息。

比如上面的例子里，person集合里包含插入了4个文档，假设其存储后位置信息如下(为方便描述，文档省去_id字段)

位置信息	文档
pos1	{“name” : “jack”, “age” : 19 }
pos2	{“name” : “rose”, “age” : 20 }
pos3	{“name” : “jack”, “age” : 18 }
pos4	{“name” : “tony”, “age” : 21}
pos5	{“name” : “adam”, “age” : 18}

假设现在有个查询 db.person.find( {age: 18} ), 查询所有年龄为18岁的人，这时需要遍历所有的文档（『全表扫描』），根据位置信息读出文档，对比age字段是否为18。当然如果只有4个文档，全表扫描的开销并不大，但如果集合文档数量到百万、甚至千万上亿的时候，对集合进行全表扫描开销是非常大的，一个查询耗费数十秒甚至几分钟都有可能。

如果想加速 db.person.find( {age: 18} ），就可以考虑对person表的age字段建立索引。

db.person.createIndex( {age: 1} )  // 按age字段创建升序索引

建立索引后，MongoDB会额外存储一份按age字段升序排序的索引数据，索引结构类似如下，索引通常采用类似btree的结构持久化存储，以保证从索引里快速（O(logN)的时间复杂度）找出某个age值对应的位置信息，然后根据位置信息就能读取出对应的文档。

age	位置信息
18	pos3
18	pos5
19	pos1
20	pos2
21	pos4

简单的说，索引就是将文档按照某个（或某些）字段顺序组织起来，以便能根据该字段高效的查询。有了索引，至少能优化如下场景的效率：

查询，比如查询年龄为18的所有人
更新/删除，将年龄为18的所有人的信息更新或删除，因为更新或删除时，需要根据条件先查询出所有符合条件的文档，所以本质上还是在优化查询
排序，将所有人的信息按年龄排序，如果没有索引，需要全表扫描文档，然后再对扫描的结果进行排序

众所周知，MongoDB默认会为插入的文档生成_id字段（如果应用本身没有指定该字段），_id是文档唯一的标识，为了保证能根据文档id快递查询文档，MongoDB默认会为集合创建_id字段的索引。

mongo-9552:PRIMARY&gt; db.person.getIndexes() // 查询集合的索引信息
[{"ns" : "test.person",  // 集合名"v" : 1,               // 索引版本"key" : {              // 索引的字段及排序方向"_id" : 1           // 根据_id字段升序索引},"name" : "_id_"        // 索引的名称}
]

MongoDB索引类型

MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。

单字段索引（Single Field Index）

    db.person.createIndex( {age: 1} )

上述语句针对age创建了单字段索引，其能加速对age字段的各种查询请求，是最常见的索引形式，MongoDB默认创建的id索引也是这种类型。

{age: 1} 代表升序索引，也可以通过{age: -1}来指定降序索引，对于单字段索引，升序/降序效果是一样的。

复合索引 (Compound Index)

复合索引是Single Field Index的升级版本，它针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，依次类推，如下针对age, name这2个字段创建一个复合索引。

    db.person.createIndex( {age: 1, name: 1} )

上述索引对应的数据组织类似下表，与{age: 1}索引不同的时，当age字段相同时，在根据name字段进行排序，所以pos5对应的文档排在pos3之前。

age,name	位置信息
18,adam	pos5
18,jack	pos3
19,jack	pos1
20,rose	pos2
21,tony	pos4

复合索引能满足的查询场景比单字段索引更丰富，不光能满足多个字段组合起来的查询，比如db.person.find( {age： 18， name: "jack"} )，也能满足所以能匹配符合索引前缀的查询，这里{age: 1}即为{age: 1, name: 1}的前缀，所以类似db.person.find( {age： 18} )的查询也能通过该索引来加速；但db.person.find( {name: "jack"} )则无法使用该复合索引。如果经常需要根据『name字段』以及『name和age字段组合』来查询，则应该创建如下的复合索引

db.person.createIndex( {name: 1, age: 1} )

除了查询的需求能够影响索引的顺序，字段的值分布也是一个重要的考量因素，即使person集合所有的查询都是『name和age字段组合』（指定特定的name和age），字段的顺序也是有影响的。

age字段的取值很有限，即拥有相同age字段的文档会有很多；而name字段的取值则丰富很多，拥有相同name字段的文档很少；显然先按name字段查找，再在相同name的文档里查找age字段更为高效。

多key索引（Multikey Index）

当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多key索引，多key索引会为数组的每个元素建立一条索引，比如person表加入一个habbit字段（数组）用于描述兴趣爱好，需要查询有相同兴趣爱好的人就可以利用habbit字段的多key索引。

{"name" : "jack", "age" : 19, habbit: ["football, runnning"]}
db.person.createIndex( {habbit: 1} )  // 自动创建多key索引
db.person.find( {habbit: "football"} )

其他类型索引

哈希索引（Hashed Index）是指按照某个字段的hash值来建立索引，目前主要用于MongoDB Sharded Cluster的Hash分片，hash索引只能满足字段完全匹配的查询，不能满足范围查询等。

地理位置索引（Geospatial Index）能很好的解决O2O的应用场景，比如『查找附近的美食』、『查找某个区域内的车站』等。

文本索引（Text Index）能解决快速文本查找的需求，比如有一个博客文章集合，需要根据博客的内容来快速查找，则可以针对博客内容建立文本索引。

索引额外属性

MongoDB除了支持多种不同类型的索引，还能对索引定制一些特殊的属性。

唯一索引 (unique index)：保证索引对应的字段不会出现相同的值，比如_id索引就是唯一索引
TTL索引：可以针对某个时间字段，指定文档的过期时间（经过指定时间后过期或在某个时间点过期）
部分索引 (partial index): 只针对符合某个特定条件的文档建立索引，3.2版本才支持该特性
稀疏索引(sparse index): 只针对存在索引字段的文档建立索引，可看做是部分索引的一种特殊情况

索引优化

db profiling

MongoDB支持对DB的请求进行profiling，目前支持3种级别的profiling。

0：不开启profiling
1：将处理时间超过某个阈值(默认100ms)的请求都记录到DB下的system.profile集合（类似于mysql、redis的slowlog）
2：将所有的请求都记录到DB下的system.profile集合（生产环境慎用）

通常，生产环境建议使用1级别的profiling，并根据自身需求配置合理的阈值，用于监测慢请求的情况，并及时的做索引优化。

如果能在集合创建的时候就能『根据业务查询需求决定应该创建哪些索引』，当然是最佳的选择；但由于业务需求多变，要根据实际情况不断的进行优化。索引并不是越多越好，集合的索引太多，会影响写入、更新的性能，每次写入都需要更新所有索引的数据；所以你system.profile里的慢请求可能是索引建立的不够导致，也可能是索引过多导致。

查询计划

索引已经建立了，但查询还是很慢怎么破？这时就得深入的分析下索引的使用情况了，可通过查看下详细的查询计划来决定如何优化。通过执行计划可以看出如下问题

根据某个/些字段查询，但没有建立索引
根据某个/些字段查询，但建立了多个索引，执行查询时没有使用预期的索引。

建立索引前，db.person.find( {age： 18} )必须执行COLLSCAN，即全表扫描。

mongo-9552:PRIMARY&gt; db.person.find({age: 18}).explain()
{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "test.person","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"age" : {"$eq" : 18}},"winningPlan" : {"stage" : "COLLSCAN","filter" : {"age" : {"$eq" : 18}},"direction" : "forward"},"rejectedPlans" : [ ]},"serverInfo" : {"host" : "localhost","port" : 9552,"version" : "3.2.3","gitVersion" : "b326ba837cf6f49d65c2f85e1b70f6f31ece7937"},"ok" : 1
}

建立索引后，通过查询计划可以看出，先进行[IXSCAN]((https://docs.mongodb.org/manual/reference/explain-results/#queryplanner)(从索引中查找)，然后FETCH，读取出满足条件的文档。

mongo-9552:PRIMARY&gt; db.person.find({age: 18}).explain()
{"queryPlanner" : {"plannerVersion" : 1,"namespace" : "test.person","indexFilterSet" : false,"parsedQuery" : {"age" : {"$eq" : 18}},"winningPlan" : {"stage" : "FETCH","inputStage" : {"stage" : "IXSCAN","keyPattern" : {"age" : 1},"indexName" : "age_1","isMultiKey" : false,"isUnique" : false,"isSparse" : false,"isPartial" : false,"indexVersion" : 1,"direction" : "forward","indexBounds" : {"age" : ["[18.0, 18.0]"]}}},"rejectedPlans" : [ ]},"serverInfo" : {"host" : "localhost","port" : 9552,"version" : "3.2.3","gitVersion" : "b326ba837cf6f49d65c2f85e1b70f6f31ece7937"},"ok" : 1
}

参考资料

MongoDB索引介绍
createIndex命令
MongoDB Sharded Cluster
唯一索引 (unique index)
TTL索引
部分索引 (partial index)
稀疏索引(sparse index)
database profiling

原文链接：http://www.mongoing.com/archives/2797