MongoDB——索引类型之通配符索引（Wildcard Indexes）

Posted 2022-08-01 小志的博客

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MongoDB——索引类型之通配符索引（Wildcard Indexes）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一、MongoDB官网地址

MongoDB官网地址：https://www.mongodb.com/docs/manual/core/index-single/

二、通配符索引（Wildcard Indexes）的概述

MongoDB的文档模式是动态变化的，而通配符索引可以建立在一些不可预知的字段上，以此实现查询的加速。
MongoDB 4.2 引入了通配符索引来支持对未知或任意字段的查询。

三、通配符索引（Wildcard Indexes）的示例

3.1、准备商品数据，不同商品属性不一样

准备数据集，执行脚本

db.products.insert([

  "product_name" : "Spy Coat",
  "product_attributes" : 
   "material" : [ "Tweed", "Wool", "Leather" ],
   "size" : 
    "length" : 72,
    "units" : "inches"
   
  
,

  "product_name" : "Spy Pen",
  "product_attributes" : 
    "colors" : [ "Blue", "Black" ],
	"secret_feature" : 
	     "name" : "laser",
	     "power" : "1000",
	     "units" : "watts",
	
  
,

  "product_name" : "Spy Book"

])

查看初始化的数据
```
db.products.find()
```

3.2、创建通配符索引

创建通配符索引

db.products.createIndex(  "product_attributes.$**" : 1  )

查看创建的通配符索引
```
> db.products.getIndexes()
```

3.3、测试

通配符索引可以支持任意单字段查询 product_attributes或其嵌入字段

测试1

db.products.find(  "product_attributes.size.length" :  $gt : 60   )

测试2

> db.products.find(  "product_attributes.material" : "Leather"  ).pretty()

测试3

> db.products.find(  "product_attributes.secret_feature.name" : "laser"  ).pretty()

四、通配符索引（Wildcard Indexes）的限制

4.1、通配符索引不支持以下索引类型或属性

不支持以下索引类型或属性
（1）、 Compound
（2）、TTL
（3）、 Text
（4）、 2d（Geospatial）
（5）、2dsphere（Geospatial）
（6）、 Hashed
（7）、 Unique

示例：创建通配符索引的复合索引，提示不能创建此索引

db.products.createIndex(  "product_attributes.$**" : 1,"product_name":1  )

4.2、通配符索引不能支持查询字段不存在的文档

通配符索引是稀疏的，不索引空字段。因此，通配符索引不能支持查询字段不存在的文档。

示例：
通配符索引不能支持以下查询，由下图可知，可以查询出数据。
```
db.products.find( "product_attributes" :  $exists : false   )
```
但是查看执行计划，发现是集合扫描（相当于全表扫描），没有走索引。
```
> db.products.find( "product_attributes" :  $exists : false   ).explain()
```

4.3、通配符索引不能支持精确的文档或者数组相等匹配

通配符索引为文档或数组的内容生成条目，而不是文档/数组本身。因此通配符索引不能支持精确的文档/数组相等匹配。通配符索引可以支持查询字段等于空文档的情况。

示例
通配符索引不能支持以下查询，由下图可知，可以查询出数据。
```
> db.products.find( "product_attributes.colors" : [ "Blue", "Black" ]  )
```
但是查看执行计划，发现是集合扫描（相当于全表扫描），没有走索引。
```
> db.products.find( "product_attributes.colors" : [ "Blue", "Black" ]  ).explain()
```