二丫讲梵
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2022-02-27
目录

MongoDB索引方面的学习实践

文章发布较早，内容可能过时，阅读注意甄别。

cmdb 使用 MongoDB 作为底层数据存储，为了便于检索，本文将探讨研究一些 MongoDB 的索引使用。

# 准备数据

在开始学习了解之前，先准备一些测试数据如下：

db.datas.insert(
    [
        {"datas_identify":"eryajf","data":[{"name":"aaa","identify":"aaa-1","create_time":"2020-01-01"}]},
        {"datas_identify":"eryajf","data":[{"name":"bbb","identify":"bbb-1","create_time":"2021-01-01"}]},
        {"datas_identify":"eryajf","data":[{"name":"ccc","identify":"ccc-1","create_time":"2022-01-01"}]},
        {"datas_identify":"eryajf","data":[{"name":"ddd","identify":"ddd-1","create_time":"2023-01-01"}]},
        {"datas_identify":"eryajf","data":[{"name":"eee","identify":"eee-1","create_time":"2024-01-01"}]},
        {"datas_identify":"liql","data":[{"name":"fff","identify":"fff-1","create_time":"2024-01-01"}]},
        {"datas_identify":"liql","data":[{"name":"ggg","identify":"ggg-1","create_time":"2026-01-01"}]},
        {"datas_identify":"liql","data":[{"name":"hhh","identify":"hhh-1","create_time":"2027-01-01"}]},
        {"datas_identify":"liql","data":[{"name":"iii","identify":"iii-1","create_time":"2028-01-01"}]},
        {"datas_identify":"liql","data":[{"name":"aaa","identify":"aaa-1","create_time":"2029-01-01"}]}])
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常规情况下，我们可以针对具体字段进行查询：

db.getCollection('datas').find({"datas_identify":"eryajf"})
db.getCollection('datas').find({"data.name":"aaa"})
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这种针对指定字段的查询没有问题，不过如果想要实现一个智能识别的，或者针对当前数据表能够全表搜索的，就需要用到索引了。

# 创建索引

MongoDB 可以对任意字段建立全文索引(text index)，但需要注意：1 个 collection 中只能包含至多 1 个全文索引，且只能对 String 或 String 数组的字段建立文本索引。

我们可以通过如下命令创建一个文本索引：

db.datas.createIndex({datas_identify: "text"})
1

这个语句表示将datas_identify字段添加为全文索引，当然也可以指定多个字段，方法如下：

db.datas.createIndex({datas_identify: "text", name: "text"})
1

执行完毕之后，可以通过如下命令查看当前集合的索引：

$ db.datas.getIndexes()

/* 1 */
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_fts" : "text",
            "_ftsx" : 1
        },
        "name" : "datas_identify_text",
        "weights" : {
            "datas_identify" : 1
        },
        "default_language" : "english",
        "language_override" : "language",
        "textIndexVersion" : 3
    }
]
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  • 索引创建之后默认支持的语言是英文，需要注意，MongoDB 目前还不支持中文，点击这里 (opens new window)可以查看当前支持的语言列表。
  • 当索引字段有多个的时候，可以通过 weights 字段控制索引字段的权重。

# 数据查询

查询的语句格式如下：

{
 $text:
 	{
		$search: <string>,
		$language: <string>,
		$caseSensitive: <boolean>,
		$diacriticSensitive: <boolean>
 	}
}
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  • $search：后面跟的是将要搜索的关键字。
  • $language：指定搜索的语言。
  • $caseSensitive：设置是否区分大小写。
  • $diacriticSensitive设置是否区别发音符号。

那么查询 datas_identify为eryajf的方式如下：

$ db.datas.find({ $text: {$search: "eryajf"}})
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# 其他进阶

# 数组索引

MongoDB 可以给一个数组添加索引，从而提高指定数组的检索效率。

创建一个数组的索引：

$ db.datas.createIndex({"data.name":"text","data.identify":"text","datas_identify":"text"})
1

然后直接进行检索：

$ db.datas.find({ $text: {$search: "bbb"}})
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebd6"),
    "datas_identify" : "eryajf",
    "data" : [
        {
            "name" : "bbb",
            "identify" : "bbb-1",
            "create_time" : "2021-01-01"
        }
    ]
}


$ db.datas.find({ $text: {$search: "aaa"}})
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebde"),
    "datas_identify" : "liql",
    "data" : [
        {
            "name" : "aaa",
            "identify" : "aaa-1",
            "create_time" : "2029-01-01"
        }
    ]
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebd5"),
    "datas_identify" : "eryajf",
    "data" : [
        {
            "name" : "aaa",
            "identify" : "aaa-1",
            "create_time" : "2020-01-01"
        }
    ]
}
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这是在明确知道数组内字段的情况下的方案，在一些实际应用场景中，一个数组内的字段有可能是不固定的，这种时候就没办法对指定字段进行索引了。这个时候就需要用到全文索引了。

# 全文索引

建立一个通配符全文索引的方法是：

$ db.datas.createIndex({"$**":"text"})
1

全文索引创建完毕之后，我们可以对整个集合进行检索。

测试效果如下：

$ db.datas.find({ $text: { $search: "aaa" } })
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebde"),
    "datas_identify" : "liql",
    "data" : [
        {
            "name" : "aaa",
            "identify" : "aaa-1",
            "create_time" : "2029-01-01"
        }
    ]
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebd5"),
    "datas_identify" : "eryajf",
    "data" : [
        {
            "name" : "aaa",
            "identify" : "aaa-1",
            "create_time" : "2020-01-01"
        }
    ]
}

# ============ #

$ db.datas.find({ $text: { $search: "2022" } })
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebd7"),
    "datas_identify" : "eryajf",
    "data" : [
        {
            "name" : "ccc",
            "identify" : "ccc-1",
            "create_time" : "2022-01-01"
        }
    ]
}

# ============ #

$ db.datas.find({ $text: { $search: "2024" } })
/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebda"),
    "datas_identify" : "liql",
    "data" : [
        {
            "name" : "fff",
            "identify" : "fff-1",
            "create_time" : "2024-01-01"
        }
    ]
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebd9"),
    "datas_identify" : "eryajf",
    "data" : [
        {
            "name" : "eee",
            "identify" : "eee-1",
            "create_time" : "2024-01-01"
        }
    ]
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# 其他补充

基于全文索引的搜索，有一些需要注意的点，这里做一下记录。

  • 如果查询中有通配符，使用如下方式转义

    $ db.datas.find({ $text: { $search: "\"10.6.6.66\"" } })
    1

  • 多条件逻辑或

    $ db.datas.find({ $text: { $search: "2024 bbb" } })
    1

  • 多条件逻辑与

    $ db.datas.find({ $text: { $search: '"2024" "liql"' } })
    1

  • 如果想要排除某个结果，则用-查询

    $ db.datas.find({ $text: { $search: '"2024" -liql' } })
/* 1 */
{
  	"_id" : ObjectId("621b7bbff00df89221ebebd9"),
    "datas_identify" : "eryajf",
    "data" : [
        {
  	        "name" : "eee",
      	    "identify" : "eee-1",
          	"create_time" : "2024-01-01"
        }
    ]
}
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  • golang 检索时的代码

    type Data struct {
	DatasIdentify string `json:"datas_identify"`
	Data          []struct {
		Name       string `json:"name"`
		Identify   string `json:"identify"`
		CreateTime string `json:"create_time"`
	} `json:"data"`
}

func FindTest() {
	filters := bson.D{}
	filter := bson.E{Key: "datas_identify", Value: "eryajf"}
	searchFilter := bson.E{Key: "$text", Value: bson.M{"$search": "2022"}}
	filters = append(filters, filter, searchFilter)
	datas, err := ListData(filters, options.FindOptions{})
	if err != nil {
		fmt.Printf("get data failed: %v\n", err)
	}
	for _, v := range datas {
		fmt.Println(v)
	}

}

// ListData 获取数据列表
func ListData(filter bson.D, options options.FindOptions) ([]*Data, error) {
	table := DB.Collection("datas")
	cus, err := table.Find(ctx, filter, &options)
	if err != nil {
		fmt.Printf("find data failed: %v\n", err)
	}
	defer func(cus *mongo.Cursor, ctx context.Context) {
		err := cus.Close(ctx)
		if err != nil {
			return
		}
	}(cus, ctx)

	list := make([]*Data, 0)
	for cus.Next(ctx) {
		data := new(Data)
		err := cus.Decode(&data)
		if err != nil {
			fmt.Printf("decode data failed: %v\n", err)
		}
		list = append(list, data)
	}

	return list, nil
}
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以上就是 MongoDB 中索引的一些实践，一些内容需要结合实际场景进行使用。

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上次更新: 2024/07/04, 22:40:37
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