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mongodb是nosql數(shù)據(jù)庫嗎 9 NoSQL | MongoDB入門實(shí)戰(zhàn)教程

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| 總結(jié)/Edison Zhou
前面我們學(xué)習(xí)了如何套用常見的設(shè)計(jì)模式打造合適的模型設(shè)計(jì)，本篇我們來看看在MongoDB中如何使用索引來提高查詢效率。
1 MongoDB也有索引？
在使用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如MSSQL、MySQL等的時(shí)候，我們經(jīng)常會為table中需要經(jīng)常查詢的字段建立index（索引）。那么，MongoDB作為NoSQL的代表，是否也有索引呢？
答案是：有的。
-- 查看集合的所有已有索引db.collectionName.getIndexes()MongoDB的兩種掃描方式
索引通常能夠極大的提高查詢的效率，如果沒有索引，MongoDB在讀取數(shù)據(jù)時(shí)會和MySQL一樣必須掃描集合中的每個(gè)文檔并選取那些符合查詢條件的記錄。

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在MongoDB中，全集合掃描被稱之為 COLLSCAN，而索引掃描則被稱之為IXSCAN 。我們可以在MongoDB中使用類似于MySQL中的explain來查看執(zhí)行計(jì)劃，判斷該查詢是否是IXSCAN即索引掃描：
db.userinfos.find({name:"張三"}).explain()

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和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣，掃描全集合的查詢COLLSCAN的效率是非常低的，特別在處理大量的數(shù)據(jù)時(shí)，查詢可以要花費(fèi)幾十秒甚至幾分鐘，這對網(wǎng)站的性能是非常致命的。
MongoDB索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：B樹
我們都知道MySQL InnoDB引擎的索引采用的是B+樹，那么MongoDB的索引采用的是什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呢？
答案是：B樹。
為什么MySQL采用B+樹，而MongoDB采用B樹呢？
首先，我們需要知道，什么是B樹，什么又是B+樹。
（1）B+樹（MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫廣泛采用）

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B+樹的兩個(gè)明顯特點(diǎn)
數(shù)據(jù)只出現(xiàn)在葉子節(jié)點(diǎn)（查詢效率高）所有葉子節(jié)點(diǎn)增加了一個(gè)鏈指針（便于范圍查詢）（2）B樹（MongoDB采用）

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B樹的兩個(gè)明顯特點(diǎn)
樹內(nèi)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都存儲數(shù)據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)之間無指針相鄰針對上面的B+樹和B樹的特點(diǎn)，我們可以得到以下兩個(gè)結(jié)論：(1) B樹的樹內(nèi)存儲數(shù)據(jù)，因此查詢單條數(shù)據(jù)的時(shí)候，B樹的查詢效率不固定，最好的情況是O(1) 。我們可以認(rèn)為在做單一數(shù)據(jù)查詢的時(shí)候，使用B樹平均性能更好。但是，由于B樹中各節(jié)點(diǎn)之間沒有指針相鄰，因此B樹不適合做一些數(shù)據(jù)遍歷操作。
(2) B+樹的數(shù)據(jù)只出現(xiàn)在葉子節(jié)點(diǎn)上，因此在查詢單條數(shù)據(jù)的時(shí)候，查詢速度非常穩(wěn)定。因此，在做單一數(shù)據(jù)的查詢上，其平均性能并不如B樹。但是，B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)上有指針進(jìn)行相連，因此在做數(shù)據(jù)遍歷的時(shí)候，只需要對葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷即可，這個(gè)特性使得B+樹非常適合做范圍查詢。
綜述，基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的關(guān)系模型和文檔數(shù)據(jù)庫的文檔模型，我們可以知道：MySQL中數(shù)據(jù)遍歷操作比較多（因?yàn)樾枰啾黻P(guān)聯(lián)和范圍查找），所以用B+樹作為索引結(jié)構(gòu) 。而MongoDB是做單一文檔查詢比較多（因?yàn)閮?nèi)嵌設(shè)計(jì)不需要多集合關(guān)聯(lián)且很少范圍查找），數(shù)據(jù)遍歷操作比較少，所以用B樹作為索引結(jié)構(gòu) 。
MongoDB的索引查詢效率
由于B樹/B+樹的工作過程十分復(fù)雜，但本質(zhì)上，它是一個(gè)有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 。
我們可以用一個(gè)數(shù)組來理解它，假設(shè)這里有一個(gè)索引為{a:1}（a升序）：

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在一個(gè)有序的結(jié)構(gòu)上，基于我們學(xué)習(xí)過的二分查找法，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)O(log2(n))的高效搜索效率。這也可以解釋，為什么基于索引查詢，在數(shù)據(jù)量很大的情況下會快很多。

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