MongoDB - การสร้างดัชนีขั้นสูง

เราได้แทรกเอกสารต่อไปนี้ในคอลเลกชันชื่อผู้ใช้ดังที่แสดงด้านล่าง -

db.users.insert(
	{
		"address": {
			"city": "Los Angeles",
			"state": "California",
			"pincode": "123"
		},
		"tags": [
			"music",
			"cricket",
			"blogs"
		],
		"name": "Tom Benzamin"
	}
)

เอกสารด้านบนประกอบด้วยไฟล์ address sub-document และก tags array.

การจัดทำดัชนีฟิลด์อาร์เรย์

สมมติว่าเราต้องการค้นหาเอกสารผู้ใช้ตามแท็กของผู้ใช้ สำหรับสิ่งนี้เราจะสร้างดัชนีบนอาร์เรย์แท็กในคอลเล็กชัน

การสร้างดัชนีบนอาร์เรย์จะสร้างรายการดัชนีแยกกันสำหรับแต่ละฟิลด์ ดังนั้นในกรณีของเราเมื่อเราสร้างดัชนีบนอาร์เรย์แท็กดัชนีแยกต่างหากจะถูกสร้างขึ้นสำหรับเพลงค่าคริกเก็ตและบล็อก

ในการสร้างดัชนีบนอาร์เรย์แท็กให้ใช้รหัสต่อไปนี้ -

>db.users.createIndex({"tags":1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
>

หลังจากสร้างดัชนีเราสามารถค้นหาในฟิลด์แท็กของคอลเลกชันเช่นนี้ -

> db.users.find({tags:"cricket"}).pretty()
{
	"_id" : ObjectId("5dd7c927f1dd4583e7103fdf"),
	"address" : {
		"city" : "Los Angeles",
		"state" : "California",
		"pincode" : "123"
	},
	"tags" : [
		"music",
		"cricket",
		"blogs"
	],
	"name" : "Tom Benzamin"
}
>

ในการตรวจสอบว่ามีการใช้การจัดทำดัชนีที่ถูกต้องให้ใช้ดังต่อไปนี้ explain คำสั่ง -

>db.users.find({tags:"cricket"}).explain()

สิ่งนี้ให้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ -

{
	"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
}
>

คำสั่งดังกล่าวทำให้เกิด "cursor": "BtreeCursor tags_1" ซึ่งยืนยันว่ามีการใช้การจัดทำดัชนีที่เหมาะสม

การจัดทำดัชนีฟิลด์เอกสารย่อย

สมมติว่าเราต้องการค้นหาเอกสารตามเขตข้อมูลเมืองรัฐและรหัสพินโคด เนื่องจากฟิลด์ทั้งหมดเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของฟิลด์เอกสารย่อยที่อยู่เราจะสร้างดัชนีในทุกฟิลด์ของเอกสารย่อย

สำหรับการสร้างดัชนีในทั้งสามฟิลด์ของเอกสารย่อยให้ใช้รหัสต่อไปนี้ -

>db.users.createIndex({"address.city":1,"address.state":1,"address.pincode":1})
{
	"numIndexesBefore" : 4,
	"numIndexesAfter" : 4,
	"note" : "all indexes already exist",
	"ok" : 1
}
>

เมื่อสร้างดัชนีแล้วเราสามารถค้นหาฟิลด์เอกสารย่อยใดก็ได้โดยใช้ดัชนีนี้ดังนี้ -

> 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"
}

โปรดจำไว้ว่านิพจน์เคียวรีต้องเป็นไปตามลำดับของดัชนีที่ระบุ ดังนั้นดัชนีที่สร้างขึ้นข้างต้นจะรองรับคำค้นหาต่อไปนี้ -

>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"
}
>