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MongoDB - 索引限制

你好，未来的数据库大师们！今天，我们将深入探索 MongoDB 索引限制的迷人世界。我知道你们现在可能在想 - “限制？听起来并不令人兴奋！” 但相信我，理解这些限制对于成为一名 MongoDB 大师至关重要。那么，让我们一起开始这场冒险吧！

MongoDB - Indexing Limitations

额外开销

当我们谈论 MongoDB 中的索引时，这有点像创建一个超级有组织的图书馆目录。它帮助我们快速找到东西，但也带来了一些额外的工作。让我们来分解一下：

索引开销是什么？

索引开销指的是在 MongoDB 中维护索引所需的额外资源和操作。这就像有一个图书管理员每次有新书到来或离开时都在不断更新目录。

为什么这很重要？

  1. 写操作：每次你插入、更新或删除一个文档时，MongoDB 都需要更新相应的索引。这可能会减慢写操作的速度。

  2. 存储空间：索引占用额外的磁盘空间，对于大型集合来说，这个空间可能会很快增加。

  3. 内存使用：索引保存在 RAM 中以实现更快的访问，这意味着其他操作可用的内存减少了。

让我们来看一个简单的例子：

db.books.createIndex({ title: 1 })
db.books.insert({ title: "MongoDB 初学者指南", author: "Jane Doe" })

在这个例子中，MongoDB 不仅插入了文档，还更新了 "title" 字段的索引。随着你的集合增长，这种开销会变得更加明显。

RAM 使用

现在，让我们来谈谈 RAM 使用。想象一下 RAM 是一个大的工作台，MongoDB 在这里完成所有的工作。你拥有的索引越多，这个工作台上用于其他任务的空间就越少。

为什么 RAM 使用很重要？

  1. 性能：MongoDB 尝试将索引保存在 RAM 中以实现更快的查询。如果索引不适合 RAM，性能可能会显著下降。

  2. 资源管理：索引过度使用 RAM 可能会留给其他数据库操作或同一服务器上的应用程序更少的内存。

下面是一个方便的表格，展示了不同索引类型如何影响 RAM 使用：

索引类型 RAM 使用
单字段 中等
复合索引 较高
文本 高
地理空间 非常高

要检查你的索引大小，你可以使用以下命令：

db.collection.stats().indexSizes

记住，这一切都是关于平衡。你希望有足够的索引来加速你的查询，但不要太多以至于占用了所有的 RAM！

查询限制

好吧，现在我们来到了有趣的部分 - 查询限制。即使有索引，MongoDB 也有一些事情不能非常高效地完成。

多字段的非等式过滤器

MongoDB 只能高效地使用索引进行单个字段上的非等式过滤器（如 $gt、$lt 等）的查询。例如：

// 这个查询可以高效地使用索引
db.products.find({ price: { $gt: 100 }, category: "电子产品" })

// 这个查询可能无法高效地使用索引
db.products.find({ price: { $gt: 100 }, quantity: { $lt: 20 } })

在第二个查询中，MongoDB 可能需要在 price 或 quantity 的索引之间进行选择，但对于范围查询不能同时使用两者。

否定操作符

使用否定操作符（如 $ne、$not 和 $nin）的查询通常不能有效地使用索引。例如：

// 这个查询可能无法高效地使用索引
db.users.find({ age: { $ne: 30 } })

MongoDB 需要扫描所有不匹配条件的文档，这在大型集合中可能会很慢。

索引键大小限制

现在，让我们来谈谈大小问题 - 索引键的大小限制！MongoDB 对索引键的大小有一些限制。

最大索引键大小

MongoDB 中索引键的最大大小是 1024 字节。这可能听起来很多，但对于复合索引或索引大型字符串字段来说，这可能是一个限制。

例如，如果你尝试在经常超过这个限制的字段上创建索引：

db.posts.createIndex({ "longTextField": 1 })

你可能会遇到错误或者有些文档无法被索引。

插入超过索引键限制的文档

当你尝试插入一个索引字段超过 1024 字节限制的文档时会发生什么？让我们来看看！

插入期间的行为

当你尝试插入一个将创建大于 1024 字节索引键的文档时，MongoDB 仍然会插入该文档，但不会为其创建索引条目。

以下是一个例子：

db.collection.createIndex({ "description": 1 })
db.collection.insert({ "description": "这是一个非常、非常长的描述..." }) // 假设这个超过 1024 字节

文档会被插入，但不会被包含在 "description" 字段的索引中。这意味着使用这个索引的查询可能找不到这个文档！

影响

  1. 查询结果不完整：使用索引的查询可能会遗漏超过索引键大小的文档。
  2. 意外行为：你的应用程序可能会假设所有文档都被索引，从而导致错误。
  3. 性能问题：对于不在索引中的文档，MongoDB 会回退到集合扫描，这可能会更慢。

最大范围

最后但同样重要的是，让我们来谈谈 MongoDB 索引中的最大范围。

最大范围是什么？

在 MongoDB 中，"范围" 通常指的是查询中的一系列值，比如查找价格在 $10 到 $50 之间的所有产品。"最大范围" 限制指的是 MongoDB 在单个查询中可以有效地使用多少这样的范围。

多范围限制

MongoDB 在使用索引时，每个查询最多可以有效地使用一个范围条件。额外的范围条件可能不会那么有效地使用索引。

让我们来看一个例子：

// 这个查询可以高效地使用索引
db.products.find({ price: { $gte: 10, $lte: 50 }, category: "电子产品" })

// 这个查询可能无法高效地使用索引
db.products.find({
price: { $gte: 10, $lte: 50 },
rating: { $gte: 4, $lte: 5 },
category: "电子产品"
})

在第二个查询中，MongoDB 可能需要在价格范围或评分范围之间进行选择，但无法同时使用两者。

解决方法

为了绕过这个限制，你可以：

  1. 使用 $or 将查询分成多个部分，每个部分使用不同的索引。
  2. 重新设计你的模式以组合相关字段。
  3. 有策略地使用复合索引。

例如：

db.products.find({
$or: [
{ price: { $gte: 10, $lte: 50 } },
{ rating: { $gte: 4, $lte: 5 } }
],
category: "电子产品"
})

这种查询结构允许 MongoDB 为 $or 条件的每个部分使用单独的索引。

就这样，伙计们！我们已经穿越了 MongoDB 索引限制的土地。记住，这些不是障碍，而是路标，引导我们构建更高效、可扩展的数据库。继续实验，继续学习，最重要的是，明智地使用索引！

Credits: Image by storyset

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