mongodb动态创建索引，mongodb 创建索引

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Java架构之MongoDB-索引类型-复合索引

复合索引或者是索引的目的是方便后续的查找，在在MongoDB中，数字1表示i键的索引按升序存储，-1表示j键的索引按照降序方式存储。

MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施：合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。创建合适的索引，以加速查询速度。配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。

就会很快；如果上一个query是一个大数据库，当前的query是另一个大数据库，os会需要腾出物理内存，然后把这次query需要的内容读进物理内存，这样就会变慢。如果你的硬盘读写速度本身就很慢，那mongodb自然也会很慢。

hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

1、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

2、文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。

3、其实，hash就是一种（key=value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。

4、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

5、但非叶子节点只包含了主键，术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起，因此这种索引被称为聚簇索引，或聚集索引。

2、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

3、单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。

4、首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载。

5、{ _id： 123，props： [{ n： firstName， v： John}，{ n： lastName， v： Smith}，{ n： age， v： 25}，...]} 这里创建的索引是一个基于name和value字段的复合索引。

6、）创建稀疏索引 db.collection.ensureIndex({a：1}，{sparse：true})索引中将不包含没有a字段的文档。4)创建唯一索引 db.collection.ensureIndex({a：1}，{unique：true})为a字段建立唯一索引。

1、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

2、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

3、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

4、首先，要通过Java操作Mongodb，必须先下载Mongodb的Java驱动程序，可以在这里下载。

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