MongoDB范围查询的索引优化

我们知道，围查MongoDB的索引索引是B-Tree结构的，和MySQL的优化索引非常类似。所以你应该听过这样的围查建议：创建索引的时候要考虑到sort操作，尽量把sort操作要用到的索引字段放到你的索引后面。但是优化有的情况下，这样做反而会使你的围查查询性能更低。

问题

比如我们进行下面这样的索引查询：

db.collection.find({ "country": "A"}).sort({ "carsOwned": 1}) 

查询条件是 { “country”: “A”}，按 carsOwned 字段的优化正序排序。所以索引就很好建了，围查直接建立 country ,索引 carsOwned 两个字段的联合索引即可。像这样：

db.collection.ensureIndex({ "country": 1,优化 "carsOwned": 1})

我们来看一个稍微复杂一点的查询：

db.collection.find({ "country": { "$in": ["A", "G"]}}).sort({ "carsOwned": 1}) 

这回我们是要查询 country 为 A 或者 G 的数据条目，结果同样按 carsOwned 字段排序。围查

如果我们还使用上面的索引索引，并且使用 explain() 分析一下这个查询，香港云服务器优化就会发现在输出中有一个“scanAndOrder” : true 的字段，并且 nscanned 的值可能会比想象中的大很多，甚至指定了 limit 也没什么效果。

原因

这是什么原因呢，我们先看下面这张图：

如上图所未，左边一个是按 { “country”: 1, “carsOwned”: 1} 的顺序建立的索引。而右边是按{ “carsOwned”: 1, ”country”: 1} 顺序建立的索引。

如果我们执行上面的查询，通过左边的索引，我们需要将 country 值为A的（左图的左边一支）所有子节点以及country 值为G的（左图的右边一支）所有子节点都取也来。然后再对取出来的这些数据按 carsOwned 值进行一次排序操作。

所以说上面 explain 输出了一个 “scanAndOrder” : true 的提示，就是说这次查询，是先进行了scan获取到数据，云服务器再进行了独立的排序操作的。

那如果我们使用右边的索引来做查询，结果就不太一样了。我们没有将排序字段放在***，而是放在了前面，相反把筛选字段放在了后面。那这样的结果就是：我们会从值为1的节点开始遍历（右图的左边一支），当发现有 country 值为 A 或 G 的，就直接放到结果集中。当完成指定数量（指定 limit 个数）的查找后。我们就可以直接将结果返回了，因为这时候，所有的结果本身就是按 carsOwned 正序排列的。

对于上面的数据集，如果我们需要2条结果。我们通过左图的索引需要扫描到4条记录，然后对4条记录进行排序才能返回结果。而右边只需要我们扫描2条结果就能直接返回了（因为查询的网站模板过程就是按需要的顺序去遍历索引的）。

所以，在有范围查询（包括$in, $gt, $lt 等等）的时候，其实刻意在后面追加排序索引通常是没有效果的。因为在进行范围查询的过程中，我们得到的结果集本身并不是按追加的这个字段来排的，还需要进行一次额外的排序才行。而在这种情况下，可能反序建立索引（排序字段在前、范围查询字段在后）反而会是一个比较优的选择。当然，是否更优也和具体的数据集有关。

总结

总结一下，举两个栗子。

当查询是：

db.test.find({ a:1,b:2}).sort({ c:1}) 

那么直接建立 { a:1, b:1, c:1} 或者 { b:1, a:1, c:1} 的联合索引即可。

如果查询是：

db.test.find({ a:1,b:{ $in:[1,2]}}).sort({ c:1}) 

那么可能建立 { a:1, c:1, b:1} 的联合索引会比较合适。当然，这里只是提供了多一种思路，具体是否采用还是需要视你的数据情况而定。

原文链接：http://blog.nosqlfan.com/html/4117.html

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