mongodb入门（五）

前言

本机内容是关于 mongodb 学习的最后一节，经过前面4小节的学习，我相信里面的内容已经可以处理工作中 90%(保守估计) 的场景了，这节我们来了解一些 mongodb 优化的问题。

1. 索引
   我们知道，适合的索引对 mysql 数据查询效率的提升有非常大的作用，mongodb 也一样。
   1.1 查看集合的索引
   语法：db.集合.getIndexes();

db.user.getIndexes();
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可以看到默认情况下，一个集合只有一个索引，字段是 _id。

1.2 新建索引
语法：db.user.createIndex({“字段名”:1或者-1}); 1表示升序， -1表示降序

// 为 user 集合的 sallary 字段添加一个索引（升序）
db.user.createIndex({"sallary":1});
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这时再次查看索引信息，就可以看到我们刚刚新建的索引

// 创建唯一索引
db.集合.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})
// 删除索引
db.集合.dropIndex({‘索引名称’:1})
// 建立复合索引
db.集合.createIndex({name:1,age:1})
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这里就不一一贴图了，感兴趣的小伙伴可以自己去实验。

同 mysql 一样，索引是以空间换时间。集合中的数据越多，索引占用的硬盘空间就 越多。所以，只对必要的字段添加索引，不要对所有字段都添加索引。

2. 批量插入效率由于单挑插入
   这个也和 mysql 一样，大数据量的时候建议使用批量插入。

3. 用插入数据代替更新数据 对于必需逐条更新大量数据的情况，也可以使用插入代替更新来提高性能。 基本逻辑是：把数据插入到另一个集合中，然后删除原来的集合，再把新集合改名为原来的集合。

4. 使用 mongodb 实现分页
   mongodb 的分页可以通过 limit + skip 来实现，其原理类似 mysql 的 limit start,pageSzie

// 查询第一页的数据
db.user.find().limit(5);
db.user.find().skip(0).limit(5);
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// 查询第二页的数据
db.user.find().limit(5).skip(5);
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分页查询通常会和排序一起使用

db.info.find().sort({"socre":1}).skip(5).limit(5);
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简单的分页功能就是实现了，数据量小的时候没问题，数据量大了会有效率问题，其原因和 mysql 一样，解决的思路也是根据一个唯一自增字段，查询出它的值，然会以他为基准查询后面 pageSize 条记录。
关于 monogdb 的简单分享就到这里了，更多内容大家可以关注查询 www.mongodb.com
今天的内容就到这里了，我们下节见。

由于本人也是处于学习阶段，所有内容是看过资料以后自己实验得出，如有不妥之处还望各位批评指正，在下感激不尽。