最小複合索引的＃

考慮的Compound Indexing蒙戈的例子：最小複合索引的＃

Example Given the following index: 
{ "item": 1, "location": 1, "stock": 1 } 
MongoDB can use this index to support queries that include: 

- the item field, and 
- the item field and the location field, and 
- the item field and the location field and the stock field. 

MongoDB cannot use this index to support queries that include: 


- only the location field, 
- only the stock field, 
- only the location and stock fields, and 
- only the item and stock fields.

是否有更好的最低能夠支持項目，中任何位置的「精確匹配」查詢組合所要求的指標＃和股票比簡單的排列？

編輯

爲了解決缺少的指標上面，我可以添加Location，Stock，Location-Stock和Item-Stock指標。請注意，最後2個是複合索引來處理我的問題中列出的所有查詢。

但是，當試圖處理N個字段的所有排列時，是否有一個通用規則？

來源

2013-09-25 Kevin Meredith

難道你不能解決這個問題嗎？這似乎更簡單了，你只是想讓我們爲你做你的數學 – Sammaye

編輯你的適當的ch，Sammaye。謝謝你。 –

不要以這種方式存儲數據 - 您需要更多地存儲它「鍵/值/類型」，以可能減少可能需要的索引排列的數量。 – WiredPrairie

我可以添加Location，Stock，Location-Stock和Item-Stock指標。請注意，最後2個是複合索引來處理我的問題中列出的所有查詢。

如果您有Location-Stock，則不需要單獨的Location索引。您可能想要觀看MongoDB's Jira for updates on index intersection。指數交集將解決這個問題。 new matcher已經在2.5分支中。

一般來說，由於排列數爲N!，所以在幾乎所有排列中投入是不可行的，因此24個索引爲4個字段，120個索引爲5個字段。

確保您的索引選擇性是好的。這很大程度上取決於數據（即關係如何分佈）和應用程序（您需要的查詢），這使討論變得棘手。

例如，假設一個典型的客戶有5,000個庫存項目，但沒有人擁有超過5個位置。在這種情況下，location索引可能不太有用。最糟糕的情況是查詢特定位置的所有項目。數據庫必須查看25k文件才能返回5k結果。

這樣做效率不高，但用戶不太希望頻繁查詢整個列表。對於只想顯示第一頁的典型應用程序，此查詢的有效性將取決於插入順序和主鍵的類型：如果文檔具有隨機密鑰，則數據庫將必須掃描5n文檔以平均返回n結果。但是，如果主鍵是單調的並且數據是按位置逐個插入的，那麼db可能必須掃描並跳過20k個元素才能找到第一個結果！

所以，漫長的答案是：索引是一個必須仔細調整以適應數據和所需查詢的工具，因此沒有一般適用的最小範圍對實際目的有幫助。

來源

2013-09-26 07:17:40 mnemosyn

最小複合索引的＃

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