29.MongoDB部分索引

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发布时间 : 2025-02-22 13:07

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29.MongoDB部分索引
1. 29.1 知识点

29.MongoDB部分索引

29.1 知识点

MongoDB 部分索引

部分索引（Partial Index） 是 MongoDB 提供的一种优化索引的方法，用于只索引满足特定条件的文档。通过只为部分文档创建索引，可以减少索引的大小，提高查询性能，同时节省存储空间。

语法

db.collection.createIndex([
   { field1: 1 }, // 索引字段
   { partialFilterExpression: { field2: { $gte: 10 } } } // 过滤条件
]);

应用场景

稀疏数据：当集合中有很多文档某些字段值为空或不存在时，为这些字段建立部分索引可以避免无意义的索引条目。
特定查询优化：当某些查询只针对特定条件的文档时，部分索引可以显著提高查询效率。
节省存储资源：部分索引比普通索引占用更少的存储空间。

示例

为特定条件创建部分索引

假设有一个 orders 集合，包含以下文档：

{ "_id": 1, "status": "completed", "amount": 500 }
{ "_id": 2, "status": "pending", "amount": 200 }
{ "_id": 3, "status": "completed", "amount": 700 }
{ "_id": 4, "status": "canceled", "amount": 300 }

如果我们只关心 status 为 "completed" 的文档，可以创建部分索引：

db.orders.createIndex(
  { amount: 1 }, // 按 `amount` 字段排序的索引
  { partialFilterExpression: { status: "completed" } } // 仅为 `status` 为 "completed" 的文档创建索引
);

这样，索引只会包含以下两个文档：

{ "_id": 1, "status": "completed", "amount": 500 }
{ "_id": 3, "status": "completed", "amount": 700 }

查询优化示例：

db.orders.find({ status: "completed", amount: { $gt: 600 } });

该查询会使用部分索引，效率更高。

为稀疏字段创建部分索引

假设有一个 users 集合，包含以下文档：

{ "_id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com" }
{ "_id": 2, "name": "Bob" }
{ "_id": 3, "name": "Charlie", "email": "charlie@example.com" }
{ "_id": 4, "name": "Dave" }

如果我们希望为 email 字段创建索引，但该字段在某些文档中不存在，可以使用部分索引：

db.users.createIndex(
  { email: 1 }, // 按 `email` 字段排序的索引
  { partialFilterExpression: { email: { $exists: true } } } // 仅为存在 `email` 字段的文档创建索引
);

这样，索引只会包含以下两个文档：

{ "_id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com" }
{ "_id": 3, "name": "Charlie", "email": "charlie@example.com" }

查询优化示例：

db.users.find({ email: "alice@example.com" });

结合范围条件使用部分索引

假设有一个 products 集合，包含以下文档：

{ "_id": 1, "name": "Product A", "price": 100, "stock": 50 }
{ "_id": 2, "name": "Product B", "price": 200, "stock": 0 }
{ "_id": 3, "name": "Product C", "price": 300, "stock": 30 }
{ "_id": 4, "name": "Product D", "price": 400, "stock": 0 }

如果我们希望优化查询 stock > 0 且按 price 排序的场景，可以创建部分索引：

db.products.createIndex(
  { price: 1 }, // 按 `price` 字段排序的索引
  { partialFilterExpression: { stock: { $gt: 0 } } } // 仅为 `stock > 0` 的文档创建索引
);

这样，索引只会包含以下两个文档：

{ "_id": 1, "name": "Product A", "price": 100, "stock": 50 }
{ "_id": 3, "name": "Product C", "price": 300, "stock": 30 }

查询优化示例：

db.products.find({ stock: { $gt: 0 } }).sort({ price: 1 });

稀疏索引 vs 部分索引

MongoDB 不允许在同一个索引中同时启用 sparse 和 partialFilterExpression，因为两者的逻辑是重复的，且 partialFilterExpression 已经足够灵活，完全可以覆盖稀疏索引的功能。尝试以下操作会导致错误。

同时创建

同时启用 sparse 和 partialFilterExpression

db.collection.createIndex(
  { field1: 1 },
  {
    sparse: true,
    partialFilterExpression: { field1: { $exists: true } }
  }
);

结果：报错

Cannot specify both sparse and partialFilterExpression in an index

先创建部分索引，再创建稀疏索引

先创建部分索引

db.users.createIndex(
  { email: 1 },
  { partialFilterExpression: { email: { $exists: true } } }
);

该索引只包含 email 字段存在的文档，即 _id: 1 和 _id: 3。
索引会应用到查询中包含 email: { $exists: true } 的条件。

再创建稀疏索引

db.users.createIndex(
  { email: 1 },
  { sparse: true }
);

MongoDB 会允许创建这个索引，它被视为一个新的索引，尽管它的逻辑行为与部分索引非常相似。

结果

集合中会存在两个独立的索引：
1. 一个基于 partialFilterExpression: { email: { $exists: true } }。
2. 一个基于 sparse: true。
这两个索引的作用范围相同，但它们的创建方式不同，因此 MongoDB 不会合并它们。

部分索引和稀疏索引的优先级

当查询可以匹配多个索引时，查询优化器（Query Planner） 会决定使用哪个索引。优化器根据索引的选择性（Selectivity）和查询代价（Cost）来选择最优的索引。以下是详细说明，以及在部分索引（Partial Index）和稀疏索引（Sparse Index）同时存在时，哪个索引会被优先使用的情况。

查询条件与部分索引完全匹配

如果查询条件与部分索引的 partialFilterExpression 完全匹配或更具体，部分索引会优先被选择。

// 创建部分索引
db.collection.createIndex(
  { email: 1 },
  { partialFilterExpression: { email: { $exists: true } } }
);

// 创建稀疏索引
db.collection.createIndex(
  { email: 1 },
  { sparse: true }
);

// 查询条件
db.collection.find({ email: { $exists: true } });

优化器行为：

查询条件完全匹配 partialFilterExpression。
部分索引优先被使用，因为它的过滤条件与查询条件完全一致。

查询条件与稀疏索引更匹配

如果查询条件只检查字段是否存在（$exists: true），而部分索引的过滤条件包含额外的逻辑，稀疏索引可能会被选择。

// 创建部分索引（更复杂的过滤条件）
db.collection.createIndex(
  { email: 1 },
  { partialFilterExpression: { email: { $exists: true, $ne: null } } }
);

// 创建稀疏索引
db.collection.createIndex(
  { email: 1 },
  { sparse: true }
);

// 查询条件
db.collection.find({ email: { $exists: true } });

优化器行为：

查询条件与稀疏索引完全匹配。
稀疏索引可能优先被使用，因为它代价更低（无需处理额外的过滤条件）。

注意事项

查询条件必须匹配部分索引的过滤条件：如果查询条件不匹配 partialFilterExpression，索引将不会被使用。
不适合频繁变更的字段：如果过滤条件中涉及的字段值频繁变化，会增加索引维护成本。
与普通索引互斥：部分索引不包含集合中所有文档，如果有其他查询需要包含未被部分索引覆盖的文档，应创建额外的普通索引。

总结

MongoDB 的部分索引通过限制索引范围，可以有效节省存储空间并优化特定场景的查询性能。它适用于稀疏字段、特定条件优化和范围查询等场景。合理设计部分索引，可以在性能和存储成本之间取得平衡。

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