Mongodb通配符索引簽名和使用限制問題記錄
更新時間：2024年07月26日 10:55:31 作者：威贊
Mongodb的通配符索引,為靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提供了便利,但使用上有哪些限制,本文結(jié)合Mongodb的官方文檔,總結(jié)了Mongodb通配符索引的使用和限制,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
學習mongodb，體會mongodb的每一個使用細節(jié)，歡迎閱讀威贊的文章。這是威贊發(fā)布的第98篇mongodb技術(shù)文章，歡迎瀏覽本專欄威贊發(fā)布的其他文章。如果您認為我的文章對您有幫助或者解決您的問題，歡迎在文章下面點個贊，或者關(guān)注威贊。謝謝。威贊文章都是結(jié)合官方文檔，翻譯整理而來，并對每個知識點的描述都認真思考和實踐，對難以理解的地方，使用簡單容易理解的方式進行闡述。
Mongodb的通配符索引，為靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提供了便利，但使用上有哪些限制？本文結(jié)合Mongodb的官方文檔，總結(jié)了Mongodb通配符索引的使用和限制。
索引簽名
自Mongodb5.0開始，通配符索引的wildcardProjection也會被包含到索引簽名當中。索引簽名，是識別索引唯一性的標志，包含了構(gòu)建索引的各種參數(shù)。將通配符索引的wildcardProjection包含到索引當中，用戶可以建立帶有相同索引鍵但wildcardProjection不同的索引。如為集合books創(chuàng)建兩個通配符索引。
db.books.createIndex({"$**": 1},{
wildcardProjection: {
"author.name": 1,
"author.website": 1
},
name: "authorWildcard"
})
db.books.createIndex({"$**": 1},{
wildcardProjection: {
"publisher.name": 1
},
name: "publisherWildcard"
})查看索引
db.books.getIndexes()
[
{
"v": 2,
"key": {
"_id": 1
},
"name": "_id_"
},
{
"v": 2,
"key": {
"$**": 1
},
"name": "authorWildcard",
"wildcardProjection": {
"author.name": 1,
"author.website": 1
}
},
{
"v": 2,
"key": {
"$**": 1
},
"name": "publisherWildcard",
"wildcardProjection": {
"publisher.name": 1
}
}
]兩個索引都創(chuàng)建成功
通配符索引限制
復(fù)合通配符索引限制 一個復(fù)合通配符索引只能包含一個通配符表達式，使用下面的表達式構(gòu)建，是不可以的
{userID: 1, "object1.$**":1, "object2.$**":1}- 復(fù)合通配符索引當中，非通配符索引鍵不能使用多鍵索引鍵
- 使用wildcardProjection選項時，構(gòu)建索引的通配符只能時$**, 不能使用帶有特殊路徑的通配符表達式。下面的表達式是合法的
{
key: { "$**:1"},
name: "index_all_with_projection",
wildcardProjection: {
"someFields.name": 1,
"otherFields.values": 1
}
}而帶有字段的路徑是不合法的
{
key: { "someFields.$**:1"},
name: "index_all_with_projection",
wildcardProjection: {
"someFields.name": 1,
"otherFields.values": 1
}
}_id字段默認沒有包含在通配符索引當中，如果用戶構(gòu)建的通配符索引需要包含_id字段，使用wildcardProjection指定包含_id字段。
db.studentGrades.createIndex({"$**": 1}, {
wildcardProjection: {
"grades": 1,
"_id": 1
}
})唯一索引和過期時間
添加通配符索引時，不可指定唯一索引或索引過期時間。
空間索引與哈希
不能將通配符索引與空間索引和哈希索引合并創(chuàng)建通配符索引。
分片數(shù)據(jù)集
不能將通配符索引用來分片鍵當中。
通配符索引不支持的查詢
數(shù)組字段不等于空的查詢不支持
如在inventory集合中，字段production_attributes上構(gòu)建了通配符索引。該通配符索引不支持數(shù)組字段的空值不等查詢。如下面的查詢，Mongodb編排查詢計劃時，不會使用通配符索引
db.inventory.find({$ne: ["product_attributes.tags", null]})
db.inventory.aggregate([
{
$match: { $ne: ["product_attributes.tags", null]}
}
])針對嵌入式文檔和數(shù)組的精確查詢
在構(gòu)建通配符索引時，Mongodb將嵌入式文檔和數(shù)組進行解析，將解析后的基本數(shù)據(jù)類型和其對應(yīng)的字段路徑加入到通配符索引當中，而不是將嵌入式文檔和數(shù)組放入到通配符索引的結(jié)構(gòu)當中。因此通配符索引，無法支持基于嵌入式文檔和數(shù)組的精確查詢。如針對inventory集合的查詢，Mongodb在編排查詢計劃時，不會選擇通配符索引。
db.inventory.find(
{
"product_attributes": {"price": 29.99}
}
)
db.inventory.find(
{
"product_attributes.tags": ["waterproof", "fireproof"]
}
)當然，通配符索引也不能夠支持到嵌入式文檔和數(shù)組的不等查詢。
判斷字段是否存在
通配符索引是稀疏的。當通配符索引指定的字段值在文檔當中不存在時，文檔數(shù)據(jù)不會加入到通配符索引當中。因此通配符索引不支持帶有判斷字段是否存在的查詢。
如通配符索引不支持下面的幾個查詢
db.inventory.find(
{
"product_attributes": {$exists: false}
}
)
db.inventory.aggregate([
{
$match: {
"product_attributes": { $exists: false}
}
}
])多字段查詢
MongoDB不能使用非通配符索引來支持查詢謂詞的一部分而使用通配符索引來支持另一部分。
MongoDB不能在同一個查詢中使用多個通配符索引來支持不同的謂詞。
在一個通配符索引可以支持多個查詢字段的情況下，MongoDB只能使用通配符索引來支持其中一個查詢字段。MongoDB會根據(jù)對應(yīng)的通配符索引路徑自動選擇通配符索引支持的字段。
db.inventory.find(
{
"product_attributes.price": {$gt: 20},
"product_attributes.material": "silk",
"product_attributes.size": "large"
}
)Mongodb通配符索引只能夠支持查詢條件中的一個條件。而選擇哪個條件來使用通配符索引則與通配符索引的路徑有關(guān)。
查看上面查詢的執(zhí)行計劃
{
"explainVersion": "2",
"queryPlanner": {
"namespace": "test.inventory",
"indexFilterSet": false,
"parsedQuery": {
"$and": [
{
"product_attributes.material": {
"$eq": "silk"
}
},
{
"product_attributes.size": {
"$eq": "large"
}
},
{
"product_attributes.price": {
"$gt": 20
}
}
]
},
"queryHash": "03951C4C",
"planCacheKey": "BC3202F5",
"maxIndexedOrSolutionsReached": false,
"maxIndexedAndSolutionsReached": false,
"maxScansToExplodeReached": false,
"winningPlan": {
"queryPlan": {
"stage": "FETCH",
"planNodeId": 2,
"filter": {
"$and": [
{
"product_attributes.price": {
"$gt": 20
}
},
{
"product_attributes.size": {
"$eq": "large"
}
}
]
},
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"planNodeId": 1,
"keyPattern": {
"$_path": 1,
"product_attributes.material": 1
},
"indexName": "product_attributes.$**_1",
"isMultiKey": false,
"multiKeyPaths": {
"$_path": [],
"product_attributes.material": []
},
"isUnique": false,
"isSparse": true,
"isPartial": false,
"indexVersion": 2,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"$_path": [
"[\"product_attributes.material\", \"product_attributes.material\"]"
],
"product_attributes.material": [
"[\"silk\", \"silk\"]"
]
}
}
},
"slotBasedPlan": {
"slots": "$$RESULT=s11 env: { s14 = 20, s1 = TimeZoneDatabase(America/Argentina/La_Rioja...Asia/Ashkhabad) (timeZoneDB), s10 = {\"$_path\" : 1, \"product_attributes.material\" : 1}, s6 = KS(3C70726F647563745F617474726962757465732E6D6174657269616C003C73696C6B00FE04), s15 = \"large\", s3 = 1721879566202 (NOW), s2 = Nothing (SEARCH_META), s5 = KS(3C70726F647563745F617474726962757465732E6D6174657269616C003C73696C6B000104) }",
"stages": "[2] filter {(traverseF(s13, lambda(l1.0) { traverseF(getField(l1.0, \"price\"), lambda(l2.0) { ((l2.0 > s14) ?: false) }, false) }, false) && traverseF(s13, lambda(l3.0) { traverseF(getField(l3.0, \"size\"), lambda(l4.0) { ((l4.0 == s15) ?: false) }, false) }, false))} \n[2] nlj inner [] [s4, s7, s8, s9, s10] \n left \n [1] cfilter {(exists(s5) && exists(s6))} \n [1] ixseek s5 s6 s9 s4 s7 s8 [] @\"259baef3-1faf-4703-8a12-870b2c7e1f55\" @\"product_attributes.$**_1\" true \n right \n [2] limit 1 \n [2] seek s4 s11 s12 s7 s8 s9 s10 [s13 = product_attributes] @\"259baef3-1faf-4703-8a12-870b2c7e1f55\" true false \n"
}
},
"rejectedPlans": [
{
"queryPlan": {
"stage": "FETCH",
"planNodeId": 2,
"filter": {
"$and": [
{
"product_attributes.material": {
"$eq": "silk"
}
},
{
"product_attributes.size": {
"$eq": "large"
}
}
]
},
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"planNodeId": 1,
"keyPattern": {
"$_path": 1,
"product_attributes.price": 1
},
"indexName": "product_attributes.$**_1",
"isMultiKey": false,
"multiKeyPaths": {
"$_path": [],
"product_attributes.price": []
},
"isUnique": false,
"isSparse": true,
"isPartial": false,
"indexVersion": 2,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"$_path": [
"[\"product_attributes.price\", \"product_attributes.price\"]"
],
"product_attributes.price": [
"(20, inf.0]"
]
}
}
},
"slotBasedPlan": {
"slots": "$$RESULT=s11 env: { s14 = \"silk\", s10 = {\"$_path\" : 1, \"product_attributes.price\" : 1}, s1 = TimeZoneDatabase(America/Argentina/La_Rioja...Asia/Ashkhabad) (timeZoneDB), s15 = \"large\", s6 = KS(3C70726F647563745F617474726962757465732E70726963650033FFFFFFFFFFFFFFFFFE04), s3 = 1721879566202 (NOW), s5 = KS(3C70726F647563745F617474726962757465732E7072696365002B28FE04), s2 = Nothing (SEARCH_META) }",
"stages": "[2] filter {(traverseF(s13, lambda(l1.0) { traverseF(getField(l1.0, \"material\"), lambda(l2.0) { ((l2.0 == s14) ?: false) }, false) }, false) && traverseF(s13, lambda(l3.0) { traverseF(getField(l3.0, \"size\"), lambda(l4.0) { ((l4.0 == s15) ?: false) }, false) }, false))} \n[2] nlj inner [] [s4, s7, s8, s9, s10] \n left \n [1] cfilter {(exists(s5) && exists(s6))} \n [1] ixseek s5 s6 s9 s4 s7 s8 [] @\"259baef3-1faf-4703-8a12-870b2c7e1f55\" @\"product_attributes.$**_1\" true \n right \n [2] limit 1 \n [2] seek s4 s11 s12 s7 s8 s9 s10 [s13 = product_attributes] @\"259baef3-1faf-4703-8a12-870b2c7e1f55\" true false \n"
}
},
{
"queryPlan": {
"stage": "FETCH",
"planNodeId": 2,
"filter": {
"$and": [
{
"product_attributes.material": {
"$eq": "silk"
}
},
{
"product_attributes.price": {
"$gt": 20
}
}
]
},
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"planNodeId": 1,
"keyPattern": {
"$_path": 1,
"product_attributes.size": 1
},
"indexName": "product_attributes.$**_1",
"isMultiKey": false,
"multiKeyPaths": {
"$_path": [],
"product_attributes.size": []
},
"isUnique": false,
"isSparse": true,
"isPartial": false,
"indexVersion": 2,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"$_path": [
"[\"product_attributes.size\", \"product_attributes.size\"]"
],
"product_attributes.size": [
"[\"large\", \"large\"]"
]
}
}
},
"slotBasedPlan": {
"slots": "$$RESULT=s11 env: { s14 = \"silk\", s10 = {\"$_path\" : 1, \"product_attributes.size\" : 1}, s1 = TimeZoneDatabase(America/Argentina/La_Rioja...Asia/Ashkhabad) (timeZoneDB), s15 = 20, s6 = KS(3C70726F647563745F617474726962757465732E73697A65003C6C6172676500FE04), s3 = 1721879566202 (NOW), s5 = KS(3C70726F647563745F617474726962757465732E73697A65003C6C61726765000104), s2 = Nothing (SEARCH_META) }",
"stages": "[2] filter {(traverseF(s13, lambda(l1.0) { traverseF(getField(l1.0, \"material\"), lambda(l2.0) { ((l2.0 == s14) ?: false) }, false) }, false) && traverseF(s13, lambda(l3.0) { traverseF(getField(l3.0, \"price\"), lambda(l4.0) { ((l4.0 > s15) ?: false) }, false) }, false))} \n[2] nlj inner [] [s4, s7, s8, s9, s10] \n left \n [1] cfilter {(exists(s5) && exists(s6))} \n [1] ixseek s5 s6 s9 s4 s7 s8 [] @\"259baef3-1faf-4703-8a12-870b2c7e1f55\" @\"product_attributes.$**_1\" true \n right \n [2] limit 1 \n [2] seek s4 s11 s12 s7 s8 s9 s10 [s13 = product_attributes] @\"259baef3-1faf-4703-8a12-870b2c7e1f55\" true false \n"
}
}
]
},
"command": {
"find": "inventory",
"filter": {
"product_attributes.price": {
"$gt": 20
},
"product_attributes.material": "silk",
"product_attributes.size": "large"
},
"$db": "test"
},
"serverInfo": {
"host": "TEST-W11",
"port": 27017,
"version": "7.0.4",
"gitVersion": "38f3e37057a43d2e9f41a39142681a76062d582e"
},
"serverParameters": {
"internalQueryFacetBufferSizeBytes": 104857600,
"internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes": 104857600,
"internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes": 104857600,
"internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes": 104857600,
"internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes": 104857600,
"internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS": 0,
"internalQueryMaxAddToSetBytes": 104857600,
"internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes": 104857600,
"internalQueryFrameworkControl": "trySbeEngine"
},
"ok": 1
}查詢排序
通配符查詢僅支持索引覆蓋查詢的排序。排序字段還不能是數(shù)組。
如在集合product的product_attributes構(gòu)建通配符索引
db.products.createIndex({"product_attributes.$**": 1})當price字段不是數(shù)組時，通配符索引可以支持該排序查詢
db.products.find(
{"product_attributes.price": { $gt: 10.00}}
).sort({"product_attributes.price": 1} )到此這篇關(guān)于Mongodb通配符索引簽名和使用限制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Mongodb索引使用限制內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
在MongoDB分片集群中添加新分片是一項重要的操作,可以通過增加分片來擴展集群的存儲容量和處理能力,下面給大家介紹MongoDB在分片集群中添加新分片的操作步驟,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2026-03-03
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于處理數(shù)據(jù)(諸如統(tǒng)計平均值,求和等),并返回計算后的數(shù)據(jù)結(jié)果,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于MongoDB中aggregate()方法的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2023-01-01
關(guān)于MongoTemplate通過id查詢?yōu)閚ull的問題
這篇文章主要介紹了關(guān)于MongoTemplate通過id查詢?yōu)閚ull的問題,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2021-01-01
這篇文章主要介紹了mongodb操作的模塊手動封裝的相關(guān)資料,這里提供實例幫助大家實現(xiàn)這樣的功能，需要的朋友可以參考下2017-08-08
這篇文章主要介紹了Centos 7下Mongodb開機無法自啟動的解決方法，文中介紹的非常詳細，對大家具有一定的參考價值，需要的朋友們下面來一起看看吧。2017-03-03
這篇文章主要介紹了MongoDB 常用數(shù)據(jù)庫命令大全,需要的朋友可以參考下2020-02-02
MongoDB的條件操作符主要分為比較操作符、邏輯操作符、元素操作符、數(shù)組操作符、文本搜索操作符等幾種類型,本文就詳細的介紹一下這幾種類型的操作,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下2023-12-12
Linux系統(tǒng)下安裝MongoDB的詳細方法圖文教程
這篇文章主要介紹了Linux系統(tǒng)下安裝MongoDB的詳細方法圖文教程,需要的朋友可以參考下2023-06-06
mongodb權(quán)限設(shè)置之添加管理員、普通用戶的方法
這篇文章主要介紹了mongodb添加管理員、普通用戶的方法,同時介紹了mongodb開啟權(quán)限認證后PHP客戶端的兩種連接方法,需要的朋友可以參考下2014-06-06
mongodb數(shù)據(jù)庫同樣離不開必要的維護，如備份、恢復(fù)、導入、導出。其實備份和恢復(fù)比導入和導出要方便些，而且一般不會出錯，所以大部分時候使用備份和恢復(fù)操作就可以了。下面我們來簡單談?wù)凪ongoDB的備份方式2015-05-05