大数据环境下mongoDB为何要加索引浅析

下面是关于大数据环境下MongoDB为何要加索引浅析的完整攻略。

什么是MongoDB索引？

在MongoDB中，索引是一种用于提高数据查询性能的数据结构。它们被用来快速查找具有特定属性（字段）值的文档。MongoDB支持多种类型的索引，包括B树、哈希和全文索引。

为什么要使用索引？

在大数据环境下，数据量很大，如果没有索引，查询性能会非常低下，所以使用索引是保证查询性能的关键之一。MongoDB中的索引可以降低查询时间从而提高整个系统的性能。

如何创建索引

MongoDB中可以使用createIndex()方法来创建索引。该方法有不同的参数，最基本的参数是索引所针对的键。在创建索引时，建议先创建覆盖查询语句的复合索引。

下面是一个示例，创建一个按照用户ID排序的索引：

db.users.createIndex({userId: 1});

示例1：查询性能测试

假设我们在一张文档数目为10万的表中进行查询，以下是两个查询语句：

db.col.find({username: "tom"})

和

db.col.find({age: 30})

在没有索引的情况下，对于每个查询，MongoDB需要扫描整个表来查找匹配的文档。但是如果我们为“username”和“age”字段分别创建索引，查询性能显著提高。下面是创建索引的示例：

db.col.createIndex({username: 1})
db.col.createIndex({age: 1})

再次运行查询语句，我们会看到查询性能大幅提升，同时MongoDB只扫描了索引，而不用扫描整个表，提高了查询效率。

示例2：索引对于聚合操作的影响

在进行MongoDB聚合操作时，使用索引可以加快聚合过程。下面是一个聚合操作示例：

db.sales.aggregate([
  {$match: {year: 2018}},
  {$group: {_id: "$product", totalAmount: {$sum: "$amount"}}}
])

这个聚合操作过程中需要对“year”和“product”字段进行过滤，这两个字段分别可以创建索引。下面是创建索引的示例：

db.sales.createIndex({year: 1})
db.sales.createIndex({product: 1})

使用以上索引后再次运行聚合操作，可以看到聚合操作的效率显著提升。

总之，MongoDB索引在大数据环境下是非常重要的，能够显著提高查询性能和聚合操作速度。但是索引并不是越多越好，在创建索引时需要做出权衡，只创建必要的索引，否则会增加写操作的负载。