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mongodb中lookup索引，mongo 查询索引

IT技术索引

mongodb索引加错了有什么影响1、例如，如果使用过多的索引，可能会导致写入操作变慢 。事务：MongoDB 支持多文档ACID事务，但是如果不正确使用事务，可能会导致数据不一致问题 。
2、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 。
3、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 。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用索引来限制它必须检查的文档数 。
4、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建立索引&查看索引&删除索引1、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 。
2、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
3、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 。
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 。
所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言 。关系型数据库-MySQL 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 。
请MongoDB的索引六种类型 。1、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 。
2、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等 。
3、以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本 。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题 。
4、文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容 。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干 ， 只存储根词 。
mongodb为什么没创建索引,他就有索引1、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 。
2、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 。

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