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）。

  1. mongo-9552:PRIMARY> db.person.find()
  2. { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jack", "age" : 19 }
  3. { "_id" : ObjectId("571b5dae1b0d530a03b3ce83"), "name" : "rose", "age" : 20 }
  4. { "_id" : ObjectId("571b5db81b0d530a03b3ce84"), "name" : "jack", "age" : 18 }
  5. { "_id" : ObjectId("571b5dc21b0d530a03b3ce85"), "name" : "tony", "age" : 21 }
  6. { "_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。

  1. 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
18pos3
18pos5
19pos1
20pos2
21pos4

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。

  1. mongo-9552:PRIMARY> db.person.getIndexes() // 查询集合的索引信息
  2. [
  3.     {
  4.         "ns" : "test.person",  // 集合名
  5.         "v" : 1,               // 索引版本
  6.         "key" : {              // 索引的字段及排序方向
  7.             "_id" : 1           // 根据_id字段升序索引
  8.         },
  9.         "name" : "_id_"        // 索引的名称
  10.     }
  11. ]

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）

  1.     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。

  1.     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,adampos5
18,jackpos3
19,jackpos1
20,rosepos2
21,tonypos4

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

  1. 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。

  1. {"name" : "jack", "age" : 19, habbit: ["football, runnning"]}
  2. db.person.createIndex( {habbit: 1} )  // 自动创建多key索引
  3. 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

  1. 根据某个/些字段查询，但没有建立索引
  2. 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。

  1. mongo-9552:PRIMARY> db.person.find({age: 18}).explain()
  2. {
  3.     "queryPlanner" : {
  4.         "plannerVersion" : 1,
  5.         "namespace" : "test.person",
  6.         "indexFilterSet" : false,
  7.         "parsedQuery" : {
  8.             "age" : {
  9.                 "$eq" : 18
  10.             }
  11.         },
  12.         "winningPlan" : {
  13.             "stage" : "COLLSCAN",
  14.             "filter" : {
  15.                 "age" : {
  16.                     "$eq" : 18
  17.                 }
  18.             },
  19.             "direction" : "forward"
  20.         },
  21.         "rejectedPlans" : [ ]
  22.     },
  23.     "serverInfo" : {
  24.         "host" : "localhost",
  25.         "port" : 9552,
  26.         "version" : "3.2.3",
  27.         "gitVersion" : "b326ba837cf6f49d65c2f85e1b70f6f31ece7937"
  28.     },
  29.     "ok" : 1
  30. }

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](https://docs.mongodb.org/manual/reference/explain-results/#queryplanner)，读取出满足条件的文档。

  1. mongo-9552:PRIMARY> db.person.find({age: 18}).explain()
  2. {
  3.     "queryPlanner" : {
  4.         "plannerVersion" : 1,
  5.         "namespace" : "test.person",
  6.         "indexFilterSet" : false,
  7.         "parsedQuery" : {
  8.             "age" : {
  9.                 "$eq" : 18
  10.             }
  11.         },
  12.         "winningPlan" : {
  13.             "stage" : "FETCH",
  14.             "inputStage" : {
  15.                 "stage" : "IXSCAN",
  16.                 "keyPattern" : {
  17.                     "age" : 1
  18.                 },
  19.                 "indexName" : "age_1",
  20.                 "isMultiKey" : false,
  21.                 "isUnique" : false,
  22.                 "isSparse" : false,
  23.                 "isPartial" : false,
  24.                 "indexVersion" : 1,
  25.                 "direction" : "forward",
  26.                 "indexBounds" : {
  27.                     "age" : [
  28.                         "[18.0, 18.0]"
  29.                     ]
  30.                 }
  31.             }
  32.         },
  33.         "rejectedPlans" : [ ]
  34.     },
  35.     "serverInfo" : {
  36.         "host" : "localhost",
  37.         "port" : 9552,
  38.         "version" : "3.2.3",
  39.         "gitVersion" : "b326ba837cf6f49d65c2f85e1b70f6f31ece7937"
  40.     },
  41.     "ok" : 1
  42. }

参考资料