一日一技：MongoDB如何正确中断正在创建的索引摄影：产品经理厨师：kingname我们在使用 MongoDB 的时候，会出现需要给一个已经存在的大集合的某个字段增加索引的情况。 索引分为前台索引和后台索引，对应到 pymongo 中创建索引的代码：import pymongo handler = pymongo.MongoClient().yourdb.yourcol # 前台索引 handler.create_index(‘字段名‘) # 后台索引 handler.create_index(‘字段名‘, background=True) 如果集合里面有很...
1，查询索引2，创建索引来自为知笔记(Wiz)MongoDB创建索引标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/jingLongJun/p/4498694.html
2，单键索引： 最普通的索引 单键索引不会自动创建3，多键索引 单键索引与多键索引创建形式相同。4，复合索引5，过期索引6，全文索引7，地理位置索引来自为知笔记(Wiz)MongoDB索引标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/jingLongJun/p/4501463.html
=({"name": "peter", "position": "teacher"}){ "name" : "peter", "position" : "teacher" }> db.shiyanlou.insert(doc)> doc1=({"name": "tom", "position": "student"}){ "name" : "tom", "position" : "student" }> db.shiyanlou.insert(doc1)2，查询语句: db.collection_name.find(param):> db.shiyanlou.find(){ "_id" : ObjectId("5559d1cca30df8c25bf44dd7"), "name" : "peter", "position" : "teacher" }{ "_id" : Object...
(i = 0; i < 1000000; i++) {db.users.insert({"i": i,"username": "user" + i,"age": Math.floor(Math.random() * 120),"created": new Date()}); }数据库中会创建一百万条数据，稍微有点慢，需要等会。 我们可以使用explain()函数查看MongoDB在执行查询的过程中所做的事情。执行如下命令，查找用户名为user1000的用户。db.users.find({username:"user1000"}).explain()得到结果如下：{"cursor" : "BasicCursor","isMultiKey" : f...
mloc为文档字段，是一个集合。坐标点经纬度需已集合数组形式存储。 $maxDistance为搜索距离。 $near 是搜索附近最近的坐标参考点。 Mongodb添加地理位置索引标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/kuugachen/p/4568886.html
mongodb自从2.2版本起为索引建立了TTL(time to live)，可以指定一个类型为日期的字段为文档的索引并指定TTL（以秒为单位），mongodb内部每分钟执行一次检查TTL，如果超时则删除指定的文档，该特性用来实现session很适合。 使用java创建索引时，使用如下 //col为collection对象 BasicDBObject index = new BasicDBObject(); //_lastm为Date类型数据 index.put("_latm", 1); //第二个BasicDBObject用来指定文档的超时时间 col.crea...
MongoDB和MySQL一样，都会产生慢查询，所以都需要对其进行优化：包括创建索引、重构查询等。现在就说明在MongoDB下的索引相关知识点，可以通过这篇文章MongoDB 查询优化分析了解MongoDB慢查询的一些特点。 执行计划分析： 因为MongoDB也是BTree索引，所以使用上和MySQL大致一样。通过explain查看一个query的执行计划，来判断如何加索引，explain在3.0版本的时候做了一些改进，现在针对这2个版本进行分析： 3.0之前：zjy:PRIM...
whithin,box,center等选项进行查询 索引创建规则：基于实际的查询场景创建索引，考虑需要哪些键，是否需要联合索引，每个键的索引方向是怎么样，等等 如果需要对集合进行排序，如果对没有索引的键调用sory，mongodb则会把所有数据都提取到内存中进行排序，对数据的大小是有限制的。因此建议对需要sort的数据合理设置索引 擅于利用explain来查看查询对应的索引使用情况 创建索引的时候，最好在后台创建（创建时指定background: tr...
分享下mongodb中关于索引的基本操作，我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化，而程序的操作无非就是CURD，通常我们 又会花费50%的时间在R上面，因为Read操作对用户来说是非常敏感的，处理不好就会被人唾弃，呵呵。 从算法上来说有5种经典的查找，具体的可以参见我的算法速成系列，这其中就包括我们今天所说的“索引查找”，如果大家对sqlserver比较了解 的话，相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧。 我们首...
({“name”:”lf”,”age”:23,”isactive”:true}) db.lf.insert({“name”:”lf”,”age”:24,”isactive”:false}) db.lf.insert({“name”:”aaaa”,”age”:24,”isactive”:false}) db.lf.insert({“name”:”bbbb”,”age”:24,”isactive”:false}) db.lf.insert({“name”:”cccc”,”age”:24,”isactive”:false}) db.lf.insert({“name”:”aaaaa”,”age”:24,”isactive”:false}) db.lf.insert({“name”:”bbbb”,...
(var i=1;i<10;i++) { db.user2_collection.insert({name:i}) } WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.user2_collection.find() { "_id" : ObjectId("55f69331cc1593a1bb113958"), "name" : 1 } { "_id" : ObjectId("55f69331cc1593a1bb113959"), "name" : 2 } { "_id" : ObjectId("55f69331cc1593a1bb11395a"), "name" : 3 } { "_id" : ObjectId("55f69331cc1593a1bb11395b"), "name" : 4 } { "_id" : ObjectId("55f69331cc1593...
python+flask+jieba+mongodb+whoosh实现自己的搜索引擎 一、目录 二、基于python的爬虫 三、网页去燥，URL去重 四、基于mongodb的数据存储 五、基于whoosh的全文搜索 六、基于flask的web应用python+flask+mongodb+whoosh实现自己的搜索引擎（一）：目录标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/litturtle/p/5389558.html
我们在 users 集合中创建联合索引，字段为 gender 和 user_name : >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) 现在，该索引会覆盖以下查询： >db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}) 也就是说，对于上述查询，MongoDB的不会去数据库文件中查找。相反，它会从索引中提取数据，这是非常快速的数据查询。 由于我们的索引中不包括 _id 字段，_id在查询中会默认返回，我们可以在MongoDB的查询结果集中排除它。 下面的实...
额外开销 每个索引占据一定的存储空间，在进行插入，更新和删除操作时也需要对索引进行操作。所以，如果你很少对集合进行读取操作，建议不使用索引。内存(RAM)使用 由于索引是存储在内存(RAM)中,你应该确保该索引的大小不超过内存的限制。 如果索引的大小大于内存的限制，MongoDB会删除一些索引，这将导致性能下降。查询限制 索引不能被以下的查询使用：正则表达式及非操作符，如 $nin, $not, 等。 算术运算符，如 $mod, 等。 $whe...