MongoDB将低基数字段添加到复合索引中？

Question

我have read将索引放在低基数字段上毫无意义。 这对于复合索引是否适用：

db.perms.createIndex({"owner": 1, "object_type": 1, "target": 1});

使用查询：

db.perms.find({"owner": "me", "object_type": "square"});
db.perms.find({"owner": "me", "object_type": "circle", "target": "you"});

不同object_type的数量会随着时间的推移而增长（最多可能不超过10或20），但最开始只有2或3个。

类似地，哈希索引值得研究吗？

更新：

owner和target将会大幅增长。可以把它想象成一个文件系统，其中owner将“拥有”一个target（即文件）。但是，与unix系统一样，文件可以是文件夹，符号链接或常规文件（因此类型）。因此，虽然只有3个object_type，但owner和target组合可能会有数千个条目具有均匀分布的条目。

Answer 1

我可能无法回答你的问题，但是为索引基数提供我的分数：

索引基数：它指的是MongoDB支持的每种不同类型索引的索引点数。

1. 常规 - 对于我们放入索引的每一个键，肯定会有一个索引点。此外，如果没有密钥，那么在null条目下将会有一个索引点。相对于索引基数方面的集合中的文档数，我们得到1：1。这使得索引具有一定的规模。根据文档的最终指针
，它与集合大小成正比
2. 稀疏 - 当文档缺少被索引的键时，它不在索引中，因为它是null，并且我们不在索引中保留稀疏索引的空值。我们的索引点可能会小于或等于文档数量。
3. Multikey - 这是数组值的索引。每个文档都有多个索引点（对于数组的每个元素）。因此，它将大于文件数量。



假设您使用名为tags的密钥更新文档，并且该更新会导致文档需要在磁盘上移动。假设您正在使用MMAPv1存储引擎。如果文档中包含100个标记，并且如果使用多键索引对标记数组进行索引，则需要在索引中更新100个索引点以适应移动？