2.2 创建索引并查询

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创建索引来提升查询性能是很常见的做法。很幸运，你能轻松地在Shell中创建MongoDB的索引。如果没接触过数据库索引，本节内容会让你理解对它们的需求；如果有过索引的使用经验，你会发现创建索引然后使用explain方法根据索引来剖析查询有多么方便。

2.2.1　创建一个大集合

只有集合中的文档达到一定的数量之后，索引示例才有意义。因此，向numbers集合中添加200 000个简单文档。因为MongoDB Shell也是一个JavaScript解释器，所以实现这一功能的代码很简单：

for(i=0; i<200000; i++) {
  db.numbers.save({num: i});
}

这些文档数量不少，因此如果插入花了不少时间也不用感到惊讶。执行返回后，可以运行两条查询来验证文档全部存在：

> db.numbers.count
200000

> db.numbers.find
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac830a\"), \"num\" : 0 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac830b\"), \"num\" : 1 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac830c\"), \"num\" : 2 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac830d\"), \"num\" : 3 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac830e\"), \"num\" : 4 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac830f\"), \"num\" : 5 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8310\"), \"num\" : 6 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8311\"), \"num\" : 7 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8312\"), \"num\" : 8 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8313\"), \"num\" : 9 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8314\"), \"num\" : 10 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8315\"), \"num\" : 11 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8316\"), \"num\" : 12 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8317\"), \"num\" : 13 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8318\"), \"num\" : 14 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8319\"), \"num\" : 15 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac831a\"), \"num\" : 16 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac831b\"), \"num\" : 17 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac831c\"), \"num\" : 18 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac831d\"), \"num\" : 19 }
has more

count命令说明插入了200 000个文档，随后的查询显示了前20个结果，你可以用it命令显示更多查询结果：

>it
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac831e\"), \"num\" : 20 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac831f\"), \"num\" : 21 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8320\"), \"num\" : 22 }
...

it命令会告诉Shell返回下一个结果集。1

1. 你也许想知道背后究竟发生了什么。所有的查询都会创建一个游标，可以迭代结果集。这个过程是隐藏在Shell的使用过程中的，因此目前还没有必要详细说明。如果你迫不及待地想深入了解游标及其特性，可以阅读第3章和第4章。

手头有了数量可观的文档之后，我们试着运行一些查询。就你目前对MongoDB查询引擎的了解，一个简单的匹配num属性的查询很好理解：

> db.numbers.find({num: 500})
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac84fe\"), \"num\" : 500 }

但更值得一提的是，你还可以使用特殊的$gt和$lt操作符（最早见于第1章，分别表示大于和小于）来执行范围查询。下面的语句用来查询num值大于199 995的所有文档：

 > db.numbers.find( {num: {\"$gt\": 199995 }} )
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf1dedba1aa7c30afcade\"), \"num\" : 199996 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf1dedba1aa7c30afcadf\"), \"num\" : 199997 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf1dedba1aa7c30afcae0\"), \"num\" : 199998 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf1dedba1aa7c30afcae1\"), \"num\" : 199999

还可以结合使用这两个操作符指定上界和下界：

 > db.numbers.find( {num: {\"$gt\": 20, \"$lt\": 25 }} )
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac831f\"), \"num\" : 21 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8320\"), \"num\" : 22 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8321\"), \"num\" : 23 }
{ \"_id\" : ObjectId(\"4bfbf132dba1aa7c30ac8322\"), \"num\" : 24

可以看到，使用简单的JSON文档，可以像在SQL中一样声明复杂的范围查询。MongoDB查询语言由大量特殊关键字组成，$gt和$lt只是其中的两个，在后续的章节中你还会看到更多查询的例子。

当然，这样的查询如果效率不高，那么几乎一点儿价值都没有。下一节中我们将探索MongoDB的索引特性，开始思考查询效率。

2.2.2　索引与`explain`

如果你使用过关系型数据库，想必对SQL的EXPLAIN并不陌生。EXPLAIN用来描述查询路径，通过判断查询使用了哪个索引来帮助开发者诊断慢查询。MongoDB也有提供相同服务的“EXPLAIN”。为了了解它是如何工作的，先在运行过的查询上试一下：

 > db.numbers.find( {num: {\"$gt\": 199995 }} ).explain

返回结果如代码清单2-1所示。

代码清单2-1　无索引查询的典型explain输出

 {
  \"cursor\" : \"BasicCursor\",
  \"nscanned\" : 200000,
  \"nscannedObjects\" : 200000,
  \"n\" : 4,
  \"millis\" : 171,
  \"nYields\" : 0,
  \"nChunkSkips\" : 0,
  \"isMultiKey\" : false,
  \"indexOnly\" : false,
  \"indexBounds\":{}
 }

查看explain的输出，你会惊讶地发现，查询引擎为了返回4个结果（n）扫描了整个集合，即全部200 000个文档（nscanned）。BasicCursor游标类型说明该查询在返回结果集时没有使用索引。扫描文档和返回文档数量之间巨大的差异说明这是一个低效查询。在现实当中，集合与文档本身可能会更大，处理查询所需的时间将大大超过此处的171 ms。

这个集合需要索引。你可以通过ensureIndex方法为num键创建一个索引。请输入下列索引创建代码：

 > db.numbers.ensureIndex({num: 1})

与查询和更新等其他MongoDB操作一样，你为ensureIndex方法传入了一个文档，定义索引的键。这里，文档{num:1}说明为numbers集合中所有文档的num键构建一个升序索引。

可以调用getIndexes方法来验证索引是否已经创建好了：

> db.numbers.getIndexes
[
  {
   \"name\" : \"_id_\",
   \"ns\" : \"tutorial.numbers\",
   \"key\" : {
     \"_id\" : 1
   }
  },
  {
    \"_id\" : ObjectId(\"4bfc646b2f95a56b5581efd3\"),
    \"ns\" : \"tutorial.numbers\",
    \"key\" : {
    \"num\" : 1
  },
  \"name\" : \"num_1\"
  }
]

该集合现在有两个索引了，第一个是为每个集合自动创建的标准_id索引，第二个是刚才在num上创建的索引。

如果现在再来运行explain方法，在查询的响应时间上会有巨大的差异，如代码清单2-2所示。

代码清单2-2　有索引查询的explain输出

 > db.numbers.find({num: {\"$gt\": 199995 }}).explain
{
   \"cursor\" : \"BtreeCursor num_1\",
  \"indexBounds\" : [
    [
      {
        \"num\" : 199995
      },
      {
        \"num\" : 1.7976931348623157e+308
      }
    ]
   ],
   \"nscanned\" : 5,
   \"nscannedObjects\" : 4,
   \"n\" : 4,
   \"millis\" : 0
 }

现在查询利用了num上的索引，只扫描了5个文档，将查询时间从171 ms降到了1 ms以下。

如果这个例子激起了你的兴趣，请不要错过专门介绍索引和查询优化的第7章。接下来让我们看看基本的管理命令，它们可以用来获取MongoDB实例的信息。你还将了解到一些技术，它们与如何在Shell里获取帮助相关，这有助于掌握众多Shell命令。

2.2.1 创建一个大集合

2.2.2 索引与explain

2.2.1　创建一个大集合

2.2.2　索引与`explain`