MongoDBのindex

MongoDB

indexの作成

db.collection_name.ensureIndexで作成できる。この時に第2引数のoptionsにbackgroundを入れること。デフォルトは background:falseなので、index作成完了までデータベースロックがかかるため
ちなみにバックグラウンドを有効にした場合でも、シェルセッションの応答まではバックグラウンドにならない.
なお、性能はバックグラウンドで作成したほうが遅い。
バックグラウンドで作成するときは,primary終了後にsecondaryへindex作成が行われるので、primary -> secondaryの順番で作成する。
secondaryで大きなindexを作成するときは、一度secondaryを外したのちに単独でindexを作成する.再度レプリカセットに入れるときに他のセカンダリにキャッチアップできるようにしてから、stepDownでプライマリを切り替える。Build Indexes on Replica Sets — MongoDB Manual 3.0.1に書いてあったけど、変更したReplica SetのステータスがRECOVERINGで止まった。(別セッションでinsertしてるからどんどんprimaryとずれていくのはわかるけど...)
この辺は詳しい方に教えていただきたい

複合index

{ "item": 1, "location": 1, "stock": 1 } というindexを貼った場合は、検索条件でindexを使わない場合がある(基本MySQLと同じかな)

検索条件 index使う？
item o
item, location o
location, item o
item, location, stock o
item, stock o (ただし、item,stockでindexを貼ったほうが効果はある)
location x
stock x
location, stock x

sortでindexを使う場合

{a:1, b:1}というindexを貼った場合はクエリの条件で { a: 1, b: 1 },{ a: -1, b: -1 }とした場合にはindexは見るが、{b:1, a:1},{a:-1, b:1}の場合は見ない。検索条件とsortを同時に使用する場合は、作成したindexの並び順通りになる。(MySQLとかと同じだとおもう)

Index Intersection

1クエリで複数indexを使うようになった.複合indexとの性能の違いはあまり見つけられず...

Sparse Indexes

指定されたプロパティが存在しない時に無視されるindex。今のところ通常indexと混在すると色々面倒そうな気がするので、あまり使い道が出てこない

mongos> db.scores.save({userid:"newbie"});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.scores.save({userid:"abby", score: 82});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.scores.save({userid:"nina", score: 90});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.scores.ensureIndex({score :1}, {sparse:true});
{
	"raw" : {
		"ip-10-0-0-16.ec2.internal:27017" : {
			"createdCollectionAutomatically" : false,
			"numIndexesBefore" : 1,
			"numIndexesAfter" : 2,
			"ok" : 1
		}
	},
	"ok" : 1
}
mongos> db.scores.find( { score: { $lt: 90 } } )
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
mongos> db.scores.find().sort( { score: -1 } )
{ "_id" : ObjectId("54a798995a355747582911e2"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("54a798805a355747582911e0"), "userid" : "newbie" }
mongos> db.scores.find().sort( { score: 1 } )
{ "_id" : ObjectId("54a798805a355747582911e0"), "userid" : "newbie" }
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("54a798995a355747582911e2"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
mongos> db.scores.find().sort( { score: -1 } ).hint( { score: 1 } )
{ "_id" : ObjectId("54a798995a355747582911e2"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }

mongos> db.scores.ensureIndex({score :1});
{
	"raw" : {
		"ip-10-0-0-16.ec2.internal:27017" : {
			"createdCollectionAutomatically" : false,
			"numIndexesBefore" : 1,
			"numIndexesAfter" : 2,
			"ok" : 1
		}
	},
	"ok" : 1
}
mongos> db.scores.find( { score: { $lt: 90 } } )
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
mongos> db.scores.find().sort( { score: -1 } )
{ "_id" : ObjectId("54a798995a355747582911e2"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("54a798805a355747582911e0"), "userid" : "newbie" }
mongos> db.scores.find().sort( { score: 1 } )
{ "_id" : ObjectId("54a798805a355747582911e0"), "userid" : "newbie" }
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("54a798995a355747582911e2"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
mongos> db.scores.find().sort( { score: -1 } ).hint( { score: 1 } )
{ "_id" : ObjectId("54a798995a355747582911e2"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("54a7988e5a355747582911e1"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("54a798805a355747582911e0"), "userid" : "newbie" }