MongoDB索引原理
Hill_open
8年前
<h2>为什么需要索引？</h2> <p>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）。</p> <pre> mongo-9552:PRIMARY> 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 } </pre> <p>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 <a href="/misc/goto?guid=4959671517722100992" rel="nofollow,noindex">mmapv1引擎</a> 里，位置信息是 『文件id + 文件内offset 』 ， 在 <a href="/misc/goto?guid=4959671517806997891" rel="nofollow,noindex">wiredtiger存储引擎</a> （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。</p> <p>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)</p> <table> <thead> <tr> <th>位置信息</th> <th>文档</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>pos1</td> <td>{"name" : "jack", "age" : 19 }</td> </tr> <tr> <td>pos2</td> <td>{"name" : "rose", "age" : 20 }</td> </tr> <tr> <td>pos3</td> <td>{"name" : "jack", "age" : 18 }</td> </tr> <tr> <td>pos4</td> <td>{"name" : "tony", "age" : 21}</td> </tr> <tr> <td>pos5</td> <td>{"name" : "adam", "age" : 18}</td> </tr> </tbody> </table> <p>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。</p> <p>如果想加速 db.person.find( {age: 18} ） ，就可以考虑对person表的age字段 <a href="/misc/goto?guid=4959671517889872511" rel="nofollow,noindex">建立索引</a> 。</p> <pre> db.person.createIndex( {age: 1} ) // 按age字段创建升序索引 </pre> <p>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。</p> <table> <thead> <tr> <th>age</th> <th>位置信息</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>18</td> <td>pos3</td> </tr> <tr> <td>18</td> <td>pos5</td> </tr> <tr> <td>19</td> <td>pos1</td> </tr> <tr> <td>20</td> <td>pos2</td> </tr> <tr> <td>21</td> <td>pos4</td> </tr> </tbody> </table> <p>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：</p> <ul> <li>查询，比如查询年龄为18的所有人</li> <li>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</li> <li>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</li> </ul> <p>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。</p> <pre> mongo-9552:PRIMARY> 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 } ] </pre> <h2>MongoDB索引类型</h2> <p>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。</p> <h3>单字段索引 （Single Field Index）</h3> <pre> db.person.createIndex( {age: 1} ) </pre> <p>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。</p> <p>{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。</p> <h3>复合索引 (Compound Index)</h3> <p>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。</p> <pre> db.person.createIndex( {age: 1, name: 1} ) </pre> <p>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。</p> <table> <thead> <tr> <th>age</th> <th>位置信息</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>18</td> <td>pos5</td> </tr> <tr> <td>18</td> <td>pos3</td> </tr> <tr> <td>19</td> <td>pos1</td> </tr> <tr> <td>20</td> <td>pos2</td> </tr> <tr> <td>21</td> <td>pos4</td> </tr> </tbody> </table> <p>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</p> <pre> db.person.createIndex( {name: 1, age: 1} ) </pre> <p>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。</p> <p>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。</p> <h3>多key索引 （Multikey Index）</h3> <p>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。</p> <pre> {"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"} ) </pre> <h3>其他类型索引</h3> <p><a href="/misc/goto?guid=4959671517966096734" rel="nofollow,noindex">哈希索引（Hashed Index）</a> 是指按照某个字段的hash值来建立索引，目前主要用于 <a href="/misc/goto?guid=4959671518048163831" rel="nofollow,noindex">MongoDB Sharded Cluster</a> 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。</p> <p><a href="/misc/goto?guid=4959671518131344637" rel="nofollow,noindex">地理位置索引（Geospatial Index）</a> 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。</p> <p><a href="/misc/goto?guid=4959671518206808455" rel="nofollow,noindex">文本索引（Text Index）</a> 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。</p> <h3>索引额外属性</h3> <p>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。</p> <ul> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518277660144" rel="nofollow,noindex">唯一索引 (unique index)</a> ：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</li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518364215741" rel="nofollow,noindex">TTL索引</a> ：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）</li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518436549193" rel="nofollow,noindex">部分索引 (partial index)</a> : 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</li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518521132022" rel="nofollow,noindex">稀疏索引(sparse index)</a> : 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</li> </ul> <h2>索引优化</h2> <h3>db profiling</h3> <p>MongoDB支持对DB的请求进行 <a href="/misc/goto?guid=4959671518595882222" rel="nofollow,noindex">profiling</a> ，目前支持3种级别的profiling。</p> <ul> <li>0： 不开启profiling</li> <li>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）</li> <li>2： 将所有的请求都记录到DB下的system.profile集合（生产环境慎用）</li> </ul> <p>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。</p> <p>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。</p> <h3>查询计划</h3> <p>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 <a href="/misc/goto?guid=4959671518683071717" rel="nofollow,noindex">查询计划</a> 来决定如何优化。通过执行计划可以看出如下问题</p> <ol> <li>根据某个/些字段查询，但没有建立索引</li> <li>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。</li> </ol> <p>建立索引前， db.person.find( {age： 18} ) 必须执行 <a href="/misc/goto?guid=4959671518763173979" rel="nofollow,noindex">COLLSCAN</a> ，即全表扫描。</p> <pre> mongo-9552:PRIMARY> 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 } </pre> <p>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 <a href="/misc/goto?guid=4959671518763173979" rel="nofollow,noindex">FETCH</a> ，读取出满足条件的文档。</p> <pre> mongo-9552:PRIMARY> 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 } </pre> <h2>参考资料</h2> <ul> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518851309170" rel="nofollow,noindex">MongoDB索引介绍</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671517889872511" rel="nofollow,noindex">createIndex命令</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518048163831" rel="nofollow,noindex">MongoDB Sharded Cluster</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518277660144" rel="nofollow,noindex">唯一索引 (unique index)</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518364215741" rel="nofollow,noindex">TTL索引</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518436549193" rel="nofollow,noindex">部分索引 (partial index)</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518521132022" rel="nofollow,noindex">稀疏索引(sparse index)</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959671518595882222" rel="nofollow,noindex">database profiling</a></li> </ul> <p>来自： <a href="/misc/goto?guid=4959671518999616652" rel="nofollow">http://blog.yunnotes.net/index.php/mongodb-index-howto/</a> </p>