Question

我正在为我们的客户估算MongoDB。根据我们的要求，我们需要与一些实体ent变量名称 - 值对组合。

db.ent.insert({'a':5775, 'b':'b1'})
db.ent.insert({'c':'its a c', 'b':'b2'})
db.ent.insert({'a':7557, 'c':'its a c'})

在此之后，我需要密切查询ent是否存在字段：

db.ent.find({'a':{$exists:true}})
db.ent.find({'c':{$exists:false}})

Per MongoDB docs：

$存在即使使用索引也不是很有效，尤其是。使用{$ exists：true}，因为它实际上必须扫描所有索引值。

那里的专家可以提供更有效的方式（即使转换范式）快速处理不同的名称 - 值对

Answer 1

您可以像这样重新设计架构：

{
  pairs:[
  {k: "a", v: 5775},
  {k: "b", v: "b1"},
  ]
}

然后你索引你的密钥：

db.people.ensureIndex({"pairs.k" : 1})

在此之后，您将能够按完全匹配进行搜索：

db.ent.find({'pairs.k':"a"})

如果您使用由@WesFreeman提议的稀疏索引和当前架构，则需要在要搜索的每个键上创建索引。它可能会影响写入性能，或者如果您的密钥不是静态的，则无法接受。

Answer 2

只需重新设计您的架构，使其成为可索引的查询。您的用例实际上类似于MongoDB The Definitive Guide中给出的第一个示例应用程序。

如果您希望/需要result.a方便，只需将密钥存储在可转位的地方。

而不是现有的：

db.ent.insert({a:5775, b:'b1'})

DO

db.ent.insert({a:5775, b:'b1', index: ['a', 'b']})

那是一个可索引的查询：

db.end.find({index: "a"}).explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor index_1",
    "nscanned" : 1,
    "nscannedObjects" : 1,
    "n" : 1,
    "millis" : 0,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "isMultiKey" : true,
    "indexOnly" : false,
    "indexBounds" : {
        "index" : [
            [
                "a",
                "a"
            ]
        ]
    }
}

或者您是否有可能通过值查询：

db.ent.insert({
    a:5775, 
    b:'b1', 
    index: [
        {name: 'a', value: 5775}, 
        {name: 'b', value: 'b1'}
    ]
})

这也是一个可索引的查询：

db.end.find({"index.name": "a"}).explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor index.name_",
    "nscanned" : 1,
    "nscannedObjects" : 1,
    "n" : 1,
    "millis" : 0,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "isMultiKey" : true,
    "indexOnly" : false,
    "indexBounds" : {
        "index.name" : [
            [
                "a",
                "a"
            ]
        ]
    }
}

Answer 3

我认为稀疏索引就是答案，尽管每个字段都需要一个索引。 http://www.mongodb.org/display/DOCS/Indexes#Indexes-SparseIndexes

稀疏索引应该有助于$ exists：true查询。

即使如此，如果你的领域不是很稀疏（意味着它主要是设置的），它对你的帮助也不大。

更新我想我错了。看起来有一个开放的问题（https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-4187）仍然存在$ exists不使用稀疏索引。但是，您可以使用find和sort执行类似这样的操作，看起来它正确使用了稀疏索引：

db.ent.find({}).sort({a:1});

以下是使用示例值完整演示的差异：

> db.ent.insert({'a':5775, 'b':'b1'})
> db.ent.insert({'c':'its a c', 'b':'b2'})
> db.ent.insert({'a':7557, 'c':'its a c'})
> db.ent.ensureIndex({a:1},{sparse:true});

请注意find({}).sort({a:1})使用索引（BtreeCursor）：

> db.ent.find({}).sort({a:1}).explain();
{
"cursor" : "BtreeCursor a_1",
"nscanned" : 2,
"nscannedObjects" : 2,
"n" : 2,
"millis" : 0,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"isMultiKey" : false,
"indexOnly" : false,
"indexBounds" : {
    "a" : [
        [
            {
                "$minElement" : 1
            },
            {
                "$maxElement" : 1
            }
        ]
    ]
}
}

find({a:{$exists:true}})进行全面扫描：

> db.ent.find({a:{$exists:true}}).explain();
{
"cursor" : "BasicCursor",
"nscanned" : 3,
"nscannedObjects" : 3,
"n" : 2,
"millis" : 0,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"isMultiKey" : false,
"indexOnly" : false,
"indexBounds" : {

}
}

看起来你也可以使用.hint（{a：1}）强制它使用索引。

> db.ent.find().hint({a:1}).explain();
{
"cursor" : "BtreeCursor a_1",
"nscanned" : 2,
"nscannedObjects" : 2,
"n" : 2,
"millis" : 0,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"isMultiKey" : false,
"indexOnly" : false,
"indexBounds" : {
    "a" : [
        [
            {
                "$minElement" : 1
            },
            {
                "$maxElement" : 1
            }
        ]
    ]
}
}

Answer 4

如何将不存在字段设置为null？然后，您可以使用{field: {$ne: null}}查询它们。

db.ent.insert({'a':5775, 'b':'b1', 'c': null})
db.ent.insert({'a': null, 'b':'b2', 'c':'its a c'})
db.ent.insert({'a':7557, 'b': null, 'c':'its a c'})

db.ent.ensureIndex({"a" : 1})
db.ent.ensureIndex({"b" : 1})
db.ent.ensureIndex({"c" : 1})

db.ent.find({'a':{$ne: null}}).explain()

这是输出：

{
    "cursor" : "BtreeCursor a_1 multi",
    "isMultiKey" : false,
    "n" : 4,
    "nscannedObjects" : 4,
    "nscanned" : 5,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 4,
    "nscannedAllPlans" : 5,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 0,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 0,
    "indexBounds" : {
        "a" : [
            [
                {
                    "$minElement" : 1
                },
                null
            ],
            [
                null,
                {
                    "$maxElement" : 1
                }
            ]
        ]
    },
    "server" : "my-laptop"
}

改进了MongoDB中存在的查询字段

4 个答案: