-
>db.location.find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}}) #左边界，右边界，矩形查找 >db.location.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],5]}}}) # 圆心，半径，圆形查找 >db.location.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[7,8]]}}}) #多边形查看全部
-
2d和2dsphere可区别为是使用平面距离计算还是使用球面距离计算。 2d平面地理位置索引的创建方式为： >db.collection.ensureIndex({w:"2d"}) #w是字段名 在Mongodb中使用经纬度表示位置，格式[经度,纬度] 取值范围：经度[-180,180]纬度[-90,90] #插入数据 >db.location.insert({w:[1,1]}) >db.location.insert({w:[1,2]}) >db.location.insert({w:[5,6]}) >db.location.insert({w:[200,1]}) #Mongodb会直接报错，经度超出范围 >db.location.insert({w:[180,100]}) #纬度超出范围，Mongodb并没有报错，但是后期查询会出现不可预知的错误。 >db.location.insert({w:[79,76]}) 2d索引的查询方式有两种 (1)$near查询:查询距离某个点最近的点，默认返回100个最近的点 (2)$geoWithin查询:查询某个形状内的点。 a.$near查询 >db.location.find({w:{$near:[1,1]}}) #默认返回100个 可通过$maxDistance来限制查找的最远距离 >db.location.find({w:{$near:[1,1],$maxDistance:10}}) #限制查找最远距离为10 b.$geoWithin查询 形状有三种表示方式 1)$box：矩形,使用{$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}表示，内部是两个坐标，第一个代表左边界，第二个代表右边界。 2)$center:圆形，使用{$center:[[<x1>,<y1>],r]}表示，内部是圆心位置和半径。 3)$polygon:多边形，使用{$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}表示，内部是坐标点，坐标点围成一个多边形。查看全部
-
地理位置索引概念： 将一些点的位置存储在MongoDB中，创建索引后，可以按照位置来查找其他点。 地理位置索引分为两类： 1.2D索引，用于存储和查找平面上的点。 2.2Dsphere索引，用于存储和查找球面上的点。 例如： 查找距离某个点一定距离内的点。 查找包含在某区域内的点。查看全部
-
>db.collection.ensureIndex({},{sparse:true/false}) #指定索引是否稀疏 MongoDB索引默认是不稀疏的。 稀疏性的不同代表了MongoDB在处理索引中存在但是文档中不存在的字段的两种不同的方法。 例如，我们为一个collection的x字段指定了索引，但这个collection中可以插入如{y:1,z:1}这种不存在x字段的数据，如果索引为不稀疏的，mongodb依然会为这个数据创建索引，如果在创建索引时指定为稀疏索引，那么就可以避免这件事情发生了。 >db.imooc_2.insert({"m":1}) >db.imooc_2.insert({"n":1}) 通过$exists可以判断字段是否存在，如 >db.imooc_2.find({m:{$exists:true}}) #筛选出有m字段的文档 给这个文档的m字段创建一个稀疏索引： >db.imooc_2.ensureIndex({m:1},{sparse:true}) 第二条文档不存在m字段，所以不会创建这个索引 如果使用稀疏索引查找不存在稀疏索引字段的文档，mongodb则不会使用这个索引查找 例如： >db.imooc_2.find({m:{$exists:false}}) #可以查到数据 但如果我们通过hint强制使用索引，就不会查到数据了 >db.imooc_2.find({m:{$exists:false}}).hint("m_1") #查不出数据，因为n上并没有m字段的索引查看全部
-
自定义索引名称方式： >db.imooc_2.ensureIndex({x:1,y:1,z:1,m:1},{name:"normal_index"}) 删除索引时，可以通过我们定义的名字来删除索引 >db.imooc_2.dropIndex("normal_index")查看全部
-
全局索引的限制： 1. 每次查询，只能指定一个$text查询 2. $text查询不能出现在$nor查询中 3. 查询中如果包含了$text, hint不再起作用 4. MongoDB全文索引还不支持中文查看全部
-
搜索排序，查询结果与你查询条件越相关的越排在前面。 MongoDB中可以使用$meta操作符完成，格式： {score:{$meta: "textScore"}} 在全文搜索的格式中加入这样一个条件，如下： >db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}) 搜索出的结果会多出一个score字段，这个得分越高，相关度越高。 还可以对查询出的结果根据得分进行排序： >db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}}) 加上.sort方法即可。查看全部
-
查询方式，全文索引不再需要指定字段名，直接用$text,$search即可，且mongodb中，每个集合只允许创建一个全文索引。 >db.articles.find({$text:{$search:”coffee”}}) >db.articles.find({$text:{$search:”aa bb cc”}}) #空格代表或操作，aa或bb或cc，满足一个即可 >db.articles.find({$text:{$search:”aa bb -cc”}}) #-号为非操作，即不包含cc的 >db.articles.find({$text:{$search:”\”aa\”bb cc”}}) #加双引号可以提供且关系操作 $search中即为要查找的字符串 案例 1).在article字段上建立全文索引 >db.imooc_2.ensureIndex({"article":"text"}) 2).新建模拟数据 >db.imooc_2.insert({"article":"aa bb cc dd ee"}) >db.imooc_2.insert({"article":"aa bb yy uu ll ii oo"}) >db.imooc_2.insert({"article":"aa bb cc dd jsdkfjskdf"}) >db.imooc_2.insert({"article":"aa bb cc dd 7878sdfj"}) 3).全文索引查询 >db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa"}}) #查找包含aa的 >db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb cc"}}) #查找包含aa或包含bb或包含cc的，空格代表或关系 >db.imooc_2.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}}) #包含aa bb 但不包含cc的 >db.imooc_2.find({$text:{$search:"\"aa\" \"bb\" \"cc\""}}) #用双引号引住搜索字段，可表示且关系，查询包含aa且包含bb且包含cc的查看全部
-
创建方式 >db.articles.ensureIndex({key:"text"}) #key-字段名，value-固定字符串text 上述指令表示，在articles这个集合的key字段上创建了一个全文索引 >db.articles.ensureIndex({key1:"text",key2:"text"}) #在多个字段上创建全文索引 对于nosql数据库，每个记录存储的key可能都是不同的，如果要在所有的key上建立全文索引，一个一个写很麻烦，mongodb可以通过下面指令完成： >db.articles.ensureIndex({"$**":"text"}) #给所有字段建立全文索引查看全部
-
不适用全文索引：查找困难，效率低下，需要正则匹配，逐条扫描。 使用全文索引：简单查询即可查询需要的结果查看全部
-
索引种类： 1、_id索引：大多数集合默认建立的索引， 2.单键索引：最普通的索引，一条记录，形式为：{x:1,y:2,z:3};单键索引不会自动创建 3.多键索引：多建索引与单键索引创建形式相同，区别在于字段的值； 4.复合索引：当我们的查询条件多个时，就需要建立复合索引 5.过期索引：是在一段时间后会过期的索引；在索引过期后，相应的数据会被删除；适合存储用户登录信息等 ①创建方法：db.collection.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:10})10为10秒 ②存储在过期索引字段的值必须是指定的时间类型； 必须是ISODate或者ISODate数组，不能使用时间戳，否则不能被自动删除 ③如果指定了ISODate数组，则按照快到期的时间进行删除 ④过期索引不能是复合索引 ⑤删除时间是不精确的 删除过程是由后台程序每60s跑一次，而且删除也需要一些时间，所以存在误差 如果设置时间很小，则会在60秒内才可以删除，而不是在规定时间内删除 6.全文索引 7.地理位置索引查看全部
-
在一段时间后会过期的索引 在索引过期后，相应的数据会被删除 适合存储在一段时间之后会失效的数据，比如用户的登录信息、存储的日志等。 >db.imooc_2.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:10}) #创建过期索引，time-字段，expireAfterSeconds在多少秒后过期，单位：秒查看全部
-
当查询条件不只有一个时，需要建立复合索引 例如{x:1,y:2,z:3}这样一条数据，要按照x与y的值进行查询，就需要创建复合索引。 >db.imooc_2.ensureIndex({x:1,y:1}) #1升序，-1降序 >db.imooc_2.find({x:1,y:2}) #使用复合索引查询查看全部
-
我是这么理解索引的 默认添加索引不会在字段里显式 也就是和_id的不同之处 但是这个索引是后台奇效的 但在少量数据时很难看出效果(比如我用.sort({'':1})依然可以降序升序排序查看) 但是在大量数据时 可以测试查看建立索引和未建立的差别: 以添加一万条数据 通过删除刚建立的一万条来测试[隐式]索引(我自己瞎叫的)的作用 首先是未建立索引的 for(var i=0;i<10000;i++)db.imooc_collection.insert({b:i}) [建好后立即删除这一万条数据] for(var i=0;i<10000;i++)db.imooc_collection.remove({b:i}) [计算用时:37s(渣渣机器请无视)] 再来是添加数据后再建立索引的 for(var i=0;i<10000;i++)db.imooc_collection.insert({b:i}) [建好后立即建立索引] db.imooc_collection.ensureIndex({b:1}) [开始删除] for(var i=0;i<10000;i++)db.imooc_collection.remove({b:i}) [计算用时:8s(屌丝逆袭啦 OK)]查看全部
-
单键索引： 1.单键索引是最普通的索引 2.与_id索引不同，单键索引不会自动创建 如：一条记录，形式为：{x:1,y:2,z:3} db.imooc_2.getIndexes()//查看索引 db.imooc_2.ensureIndex({x:1})//创建索引，索引可以重复创建，若创建已经存在的索引，则会直接返回成功。 db.imooc_2.find()//查看数据查看全部
举报
0/150
提交
取消