Wie wirkt sich die Reihenfolge der zusammengesetzten Indizes in MongoDB auf die Leistung aus?

Redsandro,

Sie müssen die Index Cardinality berücksichtigen und Selectivity .

1. Indexkardinalität

Die Indexkardinalität bezieht sich darauf, wie viele mögliche Werte es für ein Feld gibt. Das Feld sex hat nur zwei mögliche Werte. Es hat eine sehr niedrige Kardinalität . Andere Felder wie names, usernames, phone numbers, emails usw. haben für jedes Dokument in der Sammlung einen eindeutigeren Wert, was als hohe Kardinalität angesehen wird .

• Größere Kardinalität

  Je größer die Kardinalität eines Felds ist, desto hilfreicher ist ein Index, da Indizes den Suchraum einschränken und ihn zu einer viel kleineren Menge machen.

  Wenn Sie einen Index zu sex haben und Sie suchen nach Männern namens John. Sie würden den Ergebnisbereich nur um ungefähr %50 einschränken, wenn Sie nach sex indizieren Erste. Umgekehrt, wenn Sie nach name indexiert haben , würden Sie die Ergebnismenge sofort auf einen winzigen Bruchteil von Benutzern mit dem Namen John eingrenzen und dann auf diese Dokumente verweisen, um das Geschlecht zu überprüfen.

• Faustregel

  Versuchen Sie, Indizes mit high-cardinality zu erstellen Tasten oder setzen Sie high-cardinality Schlüssel zuerst im zusammengesetzten Index. Sie können mehr darüber im Abschnitt über zusammengesetzte Indizes im Buch lesen:

  MongoDB, der endgültige Leitfaden

2. Selektivität

Außerdem möchten Sie Indizes selektiv verwenden und Abfragen schreiben, die die Anzahl der möglichen Dokumente mit dem indizierten Feld begrenzen. Um es einfach zu halten, betrachten Sie die folgende Sammlung. Wenn Ihr Index {name:1} ist , Wenn Sie die Abfrage { name: "John", sex: "male"} ausführen . Sie müssen 1 scannen dokumentieren. Weil Sie MongoDB erlaubt haben, selektiv zu sein.

{_id:ObjectId(),name:"John",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Rich",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Mose",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Sami",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Cari",sex:"female"}
{_id:ObjectId(),name:"Mary",sex:"female"}

Betrachten Sie die folgende Sammlung. Wenn Ihr Index {sex:1} ist , Wenn Sie die Abfrage {sex: "male", name: "John"} ausführen . Sie müssen 4 scannen Dokumente.

{_id:ObjectId(),name:"John",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Rich",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Mose",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Sami",sex:"male"}
{_id:ObjectId(),name:"Cari",sex:"female"}
{_id:ObjectId(),name:"Mary",sex:"female"}

Stellen Sie sich die möglichen Unterschiede bei einem größeren Datensatz vor.

Eine kleine Erklärung von zusammengesetzten Indizes

Es ist leicht, falsche Annahmen über zusammengesetzte Indizes zu treffen. Laut MongoDB-Dokumentation zu zusammengesetzten Indizes.

["male","Rick"] -> 0x0c965148
["male","John"] -> 0x0c965149
["male","Sean"] -> 0x0cdf7859
["male","Bro"] ->> 0x0cdf7859
...
["female","Kate"] -> 0x0c965134
["female","Katy"] -> 0x0c965126
["female","Naji"] -> 0x0c965183
["female","Joan"] -> 0x0c965191
["female","Sara"] -> 0x0c965103

["John","male"] -> 0x0c965148
["John","female"] -> 0x0c965149
["John","male"] -> 0x0cdf7859
["Rick","male"] -> 0x0cdf7859
...
["Kate","female"] -> 0x0c965134
["Katy","female"] -> 0x0c965126
["Naji","female"] -> 0x0c965183
["Joan","female"] -> 0x0c965191
["Sara","female"] -> 0x0c965103