MongoDB - उन्नत अनुक्रमण
हमने निम्नांकित दस्तावेज को नामांकित संग्रह में डाला है जैसा कि नीचे दिखाया गया है -
db.users.insert(
{
"address": {
"city": "Los Angeles",
"state": "California",
"pincode": "123"
},
"tags": [
"music",
"cricket",
"blogs"
],
"name": "Tom Benzamin"
}
)
उपरोक्त दस्तावेज में ए address sub-document और एक tags array।
इंडेक्सिंग एरे फील्ड्स
मान लीजिए कि हम उपयोगकर्ता के टैग के आधार पर उपयोगकर्ता दस्तावेजों को खोजना चाहते हैं। इसके लिए, हम संग्रह में टैग्स सरणी पर एक इंडेक्स बनाएंगे।
बारी-बारी से एक इंडेक्स बनाने से उसके प्रत्येक क्षेत्र के लिए अलग-अलग इंडेक्स प्रविष्टियाँ बनती हैं। इसलिए हमारे मामले में जब हम टैग्स एरे पर एक इंडेक्स बनाते हैं, तो उसके मान संगीत, क्रिकेट और ब्लॉग के लिए अलग इंडेक्स बनाए जाएंगे।
टैग सरणी पर एक इंडेक्स बनाने के लिए, निम्नलिखित कोड का उपयोग करें -
>db.users.createIndex({"tags":1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
>
इंडेक्स बनाने के बाद, हम इस तरह से संग्रह के टैग क्षेत्र पर खोज कर सकते हैं -
> db.users.find({tags:"cricket"}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("5dd7c927f1dd4583e7103fdf"),
"address" : {
"city" : "Los Angeles",
"state" : "California",
"pincode" : "123"
},
"tags" : [
"music",
"cricket",
"blogs"
],
"name" : "Tom Benzamin"
}
>
यह सत्यापित करने के लिए कि उचित अनुक्रमण का उपयोग किया जाता है, निम्न का उपयोग करें explain कमांड -
>db.users.find({tags:"cricket"}).explain()
यह आपको निम्नलिखित परिणाम देता है -
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "mydb.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"tags" : {
"$eq" : "cricket"
}
},
"queryHash" : "9D3B61A7",
"planCacheKey" : "04C9997B",
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"tags" : 1
},
"indexName" : "tags_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"tags" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"tags" : [
"[\"cricket\", \"cricket\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "Krishna",
"port" : 27017,
"version" : "4.2.1",
"gitVersion" : "edf6d45851c0b9ee15548f0f847df141764a317e"
},
"ok" : 1
}
>
उपरोक्त आदेश के परिणामस्वरूप "कर्सर": "BtreeCursor tags_1" जो पुष्टि करता है कि उचित अनुक्रमण का उपयोग किया जाता है।
अनुक्रमण दस्तावेज़ दस्तावेज़ फ़ील्ड्स
मान लीजिए कि हम शहर, राज्य और पिनकोड क्षेत्रों के आधार पर दस्तावेज़ खोजना चाहते हैं। चूंकि ये सभी फ़ील्ड एड्रेस सब-डॉक्यूमेंट फ़ील्ड का हिस्सा हैं, इसलिए हम सब-डॉक्यूमेंट के सभी क्षेत्रों पर एक इंडेक्स बनाएंगे।
उप-दस्तावेज़ के सभी तीन क्षेत्रों पर एक सूचकांक बनाने के लिए, निम्नलिखित कोड का उपयोग करें -
>db.users.createIndex({"address.city":1,"address.state":1,"address.pincode":1})
{
"numIndexesBefore" : 4,
"numIndexesAfter" : 4,
"note" : "all indexes already exist",
"ok" : 1
}
>
एक बार इंडेक्स बनने के बाद, हम इस इंडेक्स का उपयोग करने वाले किसी भी सब-डॉक्यूमेंट फ़ील्ड को निम्नानुसार खोज सकते हैं -
> db.users.find({"address.city":"Los Angeles"}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("5dd7c927f1dd4583e7103fdf"),
"address" : {
"city" : "Los Angeles",
"state" : "California",
"pincode" : "123"
},
"tags" : [
"music",
"cricket",
"blogs"
],
"name" : "Tom Benzamin"
}
याद रखें कि क्वेरी अभिव्यक्ति को निर्दिष्ट सूचकांक के आदेश का पालन करना है। तो ऊपर बनाया गया सूचकांक निम्नलिखित प्रश्नों का समर्थन करेगा -
>db.users.find({"address.city":"Los Angeles","address.state":"California"}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("5dd7c927f1dd4583e7103fdf"),
"address" : {
"city" : "Los Angeles",
"state" : "California",
"pincode" : "123"
},
"tags" : [
"music",
"cricket",
"blogs"
],
"name" : "Tom Benzamin"
}
>