引导者

本文目录一览：

• 1、mongo和mysql索引有什么不同?
• 2、为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引
• 3、mongodb索引加错了有什么影响
• 4、mongodb建立索引&查看索引&删除索引
• 5、请MongoDB的索引六种类型。
• 6、mongodb新插入数据时需要重新建索引吗

mongo和mysql索引有什么不同?

这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

在不同的引擎上有不同 的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。

而mongodb使用b-树，所有节点都有data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于mysql（但侧面来看mysql至少平均查询耗时差不多）。总体来说，mysql选用b+树和mongodb选用b-树还是以自己的需求来选择的。

为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引

1、这种索引方式mongodb索引，可以提高数据访问的速度mongodb索引，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中mongodb索引，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

2、)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。B树和B+树都是平衡m叉树。

3、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少mongodb索引了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。

4、B+树是对B树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储。B+tree是B-tree的变种，数据只能存储在叶子节点。

5、一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。

mongodb索引加错了有什么影响

1、建立索引可以加快检索的性能。同时会降低插入和修改的性能。因为在插入和修改的时候建立索引需要耗费额外的时间。索引的建立需要进行权衡与优化。和关系型数据库是一样的。

2、如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。

3、）对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作。

4、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

mongodb建立索引&查看索引&删除索引

这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

mongodb在前台直接运行建立索引命令的话，将造成整个数据库阻塞，因此索引建议使用 background 的方式建立。

请MongoDB的索引六种类型。

1、foreground 方式建立索引mongodb索引，它导致 secondary 同样引发数据库阻塞问题。6 版本修复mongodb索引了这个 Bug，6 版之后使用 background 方式建立索引时，真正转向后台运行了。

2、)首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率。B树和B+树都是平衡m叉树。

3、因此可以说，如果想用到复合索引，必须在查询条件中包含复合索引中的前N个索引列。然而如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话，MongoDB可以智能的帮助mongodb索引我们调整该顺序，以便使复合索引可以为查询所用。

4、采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。

5、）对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作。

6、MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引(底层是基于B tree)的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。

mongodb新插入数据时需要重新建索引吗

建立索引可以加快检索的性能。同时会降低插入和修改的性能。因为在插入和修改的时候建立索引需要耗费额外的时间。索引的建立需要进行权衡与优化。和关系型数据库是一样的。

如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。

Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数 据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。先 ps 一下看看。

而不会去扫描对应的集合。但在建立索引的同时，是需要增加额外存储开销的。在已经建立索引的情况下，若新插入了集合文档记录，则会引起索引重排序，这个过程会影响查询速度。MongoDB的索引基于B-tree数据结果及对应算法形成。