MongoDb 入门详解
1、MongoDb相关概念1.1 MongoDb 简介MongoDb是一个开源,高性能,无模式的文档型数据库,当初的设计就是用于简化开发和方便扩展,是NoSQL数据库产品中的一种,是最像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库,它支持的数据库结构非常松散,是一种类似于JSON的格式叫BSON,所以它既可以存储非常复杂的数据类型,又相当灵活。MongoDb记录的是一个文档,它是由字段和值对(fil
1、MongoDb相关概念
1.1 MongoDb 简介
MongoDb是一个开源,高性能,无模式的文档型数据库,当初的设计就是用于简化开发和方便扩展,是NoSQL数据库产品中的一种,是最像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库,它支持的数据库结构非常松散,是一种类似于JSON的格式叫BSON,所以它既可以存储非常复杂的数据类型,又相当灵活。MongoDb记录的是一个文档,它是由字段和值对(filed:value)组成的数据结构,MongoDb文档类似于JSON对象,即一个文档认为就是一个对象,字段的数据类型是字符型,它的值除了使用基本的类型外,还可以包括其他的文档,普通数组和文档数组。
MongoDb数据模型是面向文档的,所谓文档就是一种类似于JSON的结构,简单理解MongoDb这个数据库中存在的是各种各样的JSON(BSON)
- 数据库(database),一个仓库,存储集合(collection)
- 集合(collection),类似于数组,在集合中存放文档
- 文档(document),文档型数据库的最小单位,通常情况下,我们存储的操作的内容都是文档
在MongoDb中,数据库和集合都不需要手动创建,当我们创建文档时,如果文档所在的集合或者数据库不存在时,则会自动创建数据库或者集合
1.2 MongoDB体系结构
MongoDb和SQL的对比
SQL | MongoDb | 解释/说明 |
database | database | 数据库 |
table | collection | 数据库表/集合 |
row | document | 数据记录行/文档 |
column | filed | 数据字段/域 |
index | index | 索引 |
table joins | 表连接,MongoDb不支持 | |
嵌入文档 | MongoDb通过嵌入式文档来替代多表连接 | |
primary key | primary key | 主键,MongoDb自动将_id设置为主键 |
1.3 MongoDb 数据模型
- MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON(Binary-JSON)文档的格式存储在磁盘上。
- BSON(Binary Serialized Document Format)是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。BSON和JSON一样,支持内嵌的文档对象和数组对象,但是BSON有JSON没有的一些数据类型,如Date和BinData类型。
- BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法,支持内嵌的文档对象和数组对象,具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点,可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高,但它的缺点是空间利用率不是很理想。
- Bson中,除了基本的JSON类型:string,integer,boolean,double,null,array和object,mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型,查看你的驱动的文档来获取详细信息。BSON数据类型参考列表:
数据类型 | 描述 | 举例 |
字符串 | UTF-8字符串都可以表示为字符串类型的数据 | {"x":"foobar"} |
对象id | 对象id是文档的12字节的唯一ID | {"x":ObjectId()} |
布尔值 | 真或者假:true或者false | {"x":true} |
数组 | 值的集合或者列表可以表示成数组 | {"x":["a","b","c"]} |
32位整数 | 类型不可用,JavaScript仅支持64位浮点数,所以32位整数会被自动转换 | shell是不支持该类型的,shell中默认会转成64位浮点数 |
64位整数 | 不支持这个类型,shell会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数 | shell是不支持该类型的,shell中默认会转成64位浮点数 |
64位浮点数 | shell中的数字就是这种类型 | {"x":3.14159, "y":3} |
null | 表示空值或者未定义的对象 | {"x":null} |
undefined | 文档中也可以使用未定义类型 | {"x":undefined} |
符号 | shell不支持,shell会将数据库中的符号类型自动转换成字符串 | |
正则表达式 | 文档中可以包含正则表达式,采用JavaScript的正则表达式语法 | {"x":/foobar/i} |
代码 | 文档中还可以包含JavaScript代码 | {"x":function(){}} |
二进制数据 | 二进制数据可以由任意字节的串组成,不过shell中无法使用 | |
最小值/最大值 | BSON包括一个特殊类型,表示可能的最大值,shell中没有这个类型 |
注意:
shell默认使用64位浮点型数值。{"x":3.14}或{"x":3}。对于整型值,可以使用NumberInt(4字节符号整数)或NumberLong(8字节符号整数),{"x":NumberInt("3")},{"x":NumberLong("3")}
1.4 MongoDb的特点
高性能
MongoDb提供高性能的数据持久性,特别是对嵌入式数据模型的支持减少勒数据库系统上的I/O活动。
索引支持更快的查询,并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。(文本索引解决搜索的需求,TTL索引解决历史数据自动过期的需求,地理位置索引可用于构建各种O2O应用)
高可用
MongoDb 的复制工具称为副本集(replica set),它可以提供自动故障转移和数据冗余。
高可扩展
MongoDb提供了水平可扩展作为其核心功能的一部分,分片将数据分布在一组集群机器上。(海量的数据存储,服务能力水平扩展),从3.4开始,MongoDb支持基于片键创建数据区域,在一个平衡的集群中,MongoDb将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片
丰富的查询支持
MongoDb支持丰富的查询语言,支持读和写操作(CRUD),比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
其他特点
无模式(动态模式)、灵活的文档模型
1.5 MongoDb 业务场景
传统的关系型数据库(比如Mysql),在数据库操作的“三高”需求以及对应的Web 2.0网站需求面前,会有力不从心的感觉
高并发、高性能、高可用,简称三高
- High Performance: 对数据库的高并发读写的要求
- High Storege: 对海量数据的高效率存储和访问的要求
- High Scalability&& High Avilable:对数据的高可扩展和高性能的需求
MongoDb 可以应对三高需求
- 社交场景,使用MongoDb存储用户信息,以及用户发表的朋友圈信息,通过地理位置实现附近的人,地点等功能
- 游戏场景,使用MongoDb存储游戏用户信息,用户的装备,积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询,高效率存储和访问
- 物流场景,使用MongoDb存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以MongoDb内嵌数组的形式来存储,一次查询就能将订单所有的变更读取出来
- 物联网场景,使用MongoDb存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析
- 视频直播,使用MongoDb存储用户信息,互赞信息等
这些场景中,数据操作的共同点有:
1、数据量大
2、写入操作频繁
3、价值较低的数据,对事务性要求不高
那什么时候选择MongoDb呢?
- 应用不需要事务及复杂JOIN支持
- 新应用。需求会变,数据模型无法确定,想要快速迭代开发
- 应用需要2000-3000以上的QPS(更高也可以)
- 应用需要TB甚至PB级别数据存储
- 应用发展迅速,需要能快速水品扩展
- 应用要求存储的数据不丢失
- 应用需要99.99%高可用
- 应用需要大量的地理位置查询,文本查询
2、MongoDB的安装
官网下载地址:https://www.mongodb.com/try/download
MongoDB所有历史版本下载:http://dl.mongodb.org/dl/linux
2.1 Linux系统安装MongoDb
(1) 官网下载文件
(2) 上传压缩包到Linux中,解压到当前目录
tar -xzvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.8.tgz
(3) 移动解压后的文件夹到指定的目录中
mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.8/ mongodb
(4) 新建目录,分别用来存储数据和日志
#数据存储目录
mkdir -p /usr/local/mongodb/data/db
#日志存储目录
mkdir -p /usr/local/mongodb/log
(5) 新建并修改配置文件,配置的内容如下
systemLog:
#MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
# #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information destination: file
#mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径
path: "/usr/local/mongodb/log/run.log"
#当mongos或mongod实例重新启动时,mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾。
logAppend: true
destination: file
storage:
#mongod实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。
##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
dbPath: "/usr/local/mongodb/data/db"
journal:
#启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。
enabled: true
processManagement:
#启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。
fork: true
net:
#服务实例绑定的IP,默认是localhost,192.168.0.99服务器内网地址
bindIp: localhost,192.168.0.99
#bindIp
#绑定的端口,默认是27017
port: 27017
(6) 启动MongodDB服务
/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /usr/local/mongodb/mongod.conf
(7) 查看服务是否启动
ps -ef | grep mongod
2.2 关闭MongoDb
第一种方式
(1)、找到MongoDb的进程号
ps -ef | grep mongodb
(2)、杀掉进程
kill -9 5773
(3)、查看进程是否还存在
第二种方式
(1)、客户端登录
(2)、切换到admin库
use admin
(3)、关闭服务
db.shutdownServer()
2.3、修复MongoDb
因为由数据损坏,如果出现启动失败的情况下,可以对数据库进行修复
(1)、删除lock文件
rm -rf /usr/local/mongodb/data/db/*.lock
(2)、修复数据
./mongod --repair --dbpath=/usr/local/mongodb/data/db
(3)、成功启动数据库
2.4 开启安全认证
开启安全认证首先必须使用admin数据库,进行新用户授权。MongoDB副本集默认会创建local、admin数据库,local数据库主要存储副本集的元数据,admin数据库则主要存储MongoDB的用户、角色等信息。
(1)、添加root用户
db.createUser({user:"root",pwd:"123456",roles:[{role:"root",db:"admin"}]})
(2)、关闭数据库
db.shutdownServer()
(3)、启用安全认证
#开启认证
security:
authorization: enabled
(4)、启动数据库,查看设置是否生效
show dbs此时看不到任何数据库,说明我们的安全认证用户配置生效了。首先使用use admin通过db.auth(‘root’,‘密码’) 输出1就是验证成功。然后再查看数据库。
认证成功
3、基本命令
3.1 数据库操作
(1)、选择和创建数据库,不存在就创建
use 数据库
(2)、查看所有可查看的数据库
show dbs 或 show databases
注意:在 MongoDB 中,集合只有在内容插入后才会创建! 就是说,创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录),集合才会真正创建。
(3)、查看正在使用的数据库命令
db
(4)、删除数据库
db.dropDatabase()#删除当前数据库
提示:主要用来删除已经持久化的数据库
3.2 集合操作
(1)、创建集合
db.createCollection("myCollection")
(2)、查看当前库中的表/集合
show collections 或 show tables
(3)、集合删除
db.集合.drop()
3.3 文档操作
文档(document)的数据结构和 JSON 基本一样。所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。
3.3.1、文档插入
语法
db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
参数
向comment的集合中插入一条测试数据:
db.comment.insert({"articleid":"100000","content":"今天天气真好,阳光明 媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})
说明
- comment集合如果不存在,则会隐式创建
- mongo中的数字,默认情况下是double类型,如果要存整型,必须使用函数NumberInt(整型数字),否则取出来就有问题
- 插入当前日期使用new Data()
- 插入的数据没有指定_id,会自动生成主键值
- 如果某字段没值,可以赋值为null,或不写该字段
- MongoDB区分类型和大小写
3.3.2、批量插入
语法
db.collection.insertMany (
[ <document 1> , <document 2>, ... ],
{
writeConcern: <document>, ordered: <boolean>
}
)
参数
向comment的集合中批量插入多条文章评论
db.comment.insertMany([ {"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上,健康很重要,一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"}, {"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水,冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"}, {"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水,冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"}, {"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭,影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"}, {"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明,刚烧开的水千万不能喝,因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]);
说明
- 插入时指定了_id,则主键就是该值,如果某条数据插入失败,将会终止插入,但已经插入成功的数据不会回滚
- 因为批量插入大量数据容易出现失败,因此,可以使用try catch 进行异常捕捉
try {
db.comment.insertMany([
{"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上,健康很重要,一杯温水幸福你我 他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水,冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔 悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水,冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船 长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭,影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯 撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明,刚烧开的水千万不能喝,因为烫 嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"} ]
);
}catch (e) {
print (e);
}
3.3.3、文档查询
语法
db.collection.find(<query>, [projection])
参数
(1)、查询所有
db.comment.find() 或 db.comment.find({})
(2)、查询符合条件的第一条数据
查询用户编号是1003的记录,但只最多返回符合条件的第一条记录:
db.comment.findOne({userid:'1003'})
(3)、投影查询
如果要查询结果返回部分字段,则需要使用投影查询(不显示所有字段,只显示指定的字段)。
如:查询结果只显示 _id、userid、nickname :
>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})
(4)、分页查询
统计查询使用count()方法
语法
db.collection.count(query, options)
参数
统计comment集合的所有的记录数
db.comment.count()
按条件统计记录数
统计userid为1003的记录条数
db.comment.count({userid:"1003"})
(5)、分页列表查询
可以使用limit()方法来读取指定数量的数据,使用skip()方法来跳过指定数量的数据。
语法
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
如果你想返回指定条数的记录,可以在find方法后调用limit来返回结果(TopN),默认值20
db.comment.find().limit(3)
skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。(前N个不要),默认值是0
db.comment.find().skip(3)
分页查询:需求:每页2个,第二页开始:跳过前两条数据,接着值显示3和4条数据
db.comment.find().skip(0).limit(2)//第一页
db.comment.find().skip(2).limit(2)//第二页
db.comment.find().skip(4).limit(2)//第三页
(6)、排序查询
sort() 方法对数据进行排序,sort() 方法可以通过参数指定排序的字段,并使用 1 和 -1 来指定排序的方式,其中 1 为升序排列,而 -1 是降序排列
语法
db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) 或 db.集合名称.find().sort(排序方式)
对userid降序排列,并对点赞量进行升序排列
db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})
注意:skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候,执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip(),最后是显示的 limit(),和命令编写顺序无关。
(7)、正则表达式查询
MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的
语法
db.collection.find({field:/正则表达式/}) 或 db.集合.find({字段:/正则表达式/})
查询评论内容包含“开水”的所有文档
db.comment.find({content:/开水/})
查询评论的内容中以“专家”开头的
db.comment.find({content:/^专家/})
(8)、比较查询
db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
查询评论点赞数量大于700的记录
db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})
(9)、包含查询
包含使用$in操作符
查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档
db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})
不包含使用$nin操作符
查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档
(10)、条件连接查询
我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用$and操作符将条件进行关联。(相 当于SQL的and)
语法
$and:[ { },{ },{ } ]
查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档
db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})
如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用 操作符进行关联,与前面 and的使用方式相同
$or:[ { },{ },{ } ]
查询评论集合中userid为1003,或者点赞数小于1000的文档记录
db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})
3.3.4、 文档删除
语法
db.集合名称.remove(条件)
以下语句可以将数据全部删除,请慎用
db.comment.remove({})
删除_id=1的记录
db.comment.remove({_id:"1"})
3.3.5、常用方法总结
选择切换数据库:use 数据库名
插入数据:db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据:db.comment.find();
条件查询数据:db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录:db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录:db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录:db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据:db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据})
修改数据并自增某字段值:db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}})
删除数据:db.comment.remove({条件})
统计查询:db.comment.count({条件})
模糊查询:db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算:db.comment.find({字段名:{$gt:值}})
包含查询:db.comment.find({字段名:{$in:[值1,值2]}})或db.comment.find({字段名:{$nin:[值1,值2]}})
条件连接查询:db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})
4、MongoDb 索引
索引支持在MongoDB中高效执行查询。如果没有索引,MongoDB必须执行集合扫描,即扫描集合中的每个文档,以选择与查询语句匹配的文档。如果查询存在适当的索引,MongoDB可以使用该索引限制它必须检查的文档数量。
索引是一种特殊的数据结构[1],它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或字段集的值,按字段值排序。索引项的顺序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外,MongoDB可以使用索引中的排序返回排序结果。
4.1、索引的管理操作
4.1.1、查看索引
返回一个集合中的所有索引的数组
db.collection.getIndexes()
结果中显示的是默认 _id 索引
MongoDB在创建集合的过程中,在 _id 字段上创建一个唯一的索引,默认名字为 id ,该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文
档,不能在_id字段上删除此索引。
注意:该索引是唯一索引,因此值不能重复,即 _id 值不能重复的。在分片集群中,通常使用 _id 作为片键。
4.1.2、创建索引
语法
db.collection.createIndex(keys, options)
参数
options(更多选项)列表说明
4.1.3、删除索引
索引的移除,可以移除指定的索引,或移除所有索引
语法
db.collection.dropIndex(index)
参数
删除所有索引
db.collection.dropIndexes()
_id 的字段的索引是无法删除的,只能删除非 _id 字段的索引。
4.2、执行计划
分析查询性能(Analyze Query Performance)通常使用执行计划(解释计划、Explain Plan)来查看查询的情况,如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。那么,通常,我们想知道,建立的索引是否有效,效果如何,都需要通过执行计划查看
语法
db.collection.find(query,options).explain(options)
查看根据userid查询数据的情况
注意:“stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描, “stage” : “IXSCAN” ,基于索引的扫描。
4.3、索引类型
4.3.1、单字段索引(单键索引)
MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引,称为单字段索引(Single Field Index)。
对于单个字段索引和排序操作,索引键的排序顺序(即升序或降序)并不重要,因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。因为document的存储是bson格式的,我们也可以给内置对象的字段添加索引,或者将整个内置对象作为一个索引。
给comment集合userid字段添加升序索引
db.comment.createIndex({userid:1})
如果想设置倒序索引的话使用 db.comment.createIndex({userid:-1}) 即可。我们通过explain()方法查看查询计划,如下图,看到查询userid=1004的document时使用了索引,如果没有使用索引的话stage=COLLSCAN。使用了索引stage=IXSCAN。
4.3.2、复合索引
MongoDB还支持多个字段的用户定义索引,即复合索引(Compound Index)。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如,如果复合索引由 { userid: 1, likenum: -1 } 组成,则索引首先按userid正序排序,然后在每个userid的值内,再在按likenum倒序排序。
给comment集合userid,likenum 字段添加符合索引
db.comment.createIndex({userid: 1, likenum: -1})
与MySQL的复合索引一样需要遵循最左前缀法则,如果查询条件只用到了likenum,不会使用到刚才创建的复合索引,而是全表扫描。
db.comment.find({likenum:NumberInt(666)}).explain()
4.3.3、 哈希索引
为了支持基于散列的分片,MongoDB提供了散列索引类型,它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机,但只支持相等匹配,不支持基于范围的查询。
哈希索引(hashed Indexes)就是将field的值进行hash计算后作为索引,其强大之处在于实现O(1)查找,当然用哈希索引最主要的功能也就是实现定值查找,对于经常需要排序或查询范围查询的集合不要使用哈希索引。
4.3.4、 其他索引
其他索引还包括有地理空间索引(Geospatial Index)、文本索引(Text Indexes)等)
- 地理空间索引(Geospatial Index)为了支持对地理空间坐标数据的有效查询,MongoDB提供了两种特殊的索引:返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。
- 文本索引(Text Indexes)MongoDB提供了一种文本索引类型,支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词(例如“the”、“a”、“or”),而将集合中的词作为词干,只存储根词
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