mongodb唯一索引存在更新，mongodb创建索引太慢了怎么办

mongodb建立索引&查看索引&删除索引

1、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

2、)创建唯一索引 db.collection.ensureIndex({a：1}，{unique：true})为a字段建立唯一索引。

3、多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。地理空间索引：对地理空间坐标数据的有效查询，包含平面几何的二维索引和球面几何的二维球面索引。文本索引：在集合中搜索字符串内容，即进行文本检索查询。

4、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

5、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。

6、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。

相关问答

Q1: mongodb为什么没创建索引,他就有索引

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。

所以可以说，innodb的数据文件是依靠主键组织起来的，这也就是为什么innodb引擎下创建的表，必须指定主键的原因，如果没有显式指定主键，innodb引擎仍然会对该表隐式地定义一个主键作为聚簇索引。

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。

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。

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。

MongoDB是基于集合建立索引（Index），索引的作用类似与传统关系型数据库，目的是为了提高查询速度。如果没有建立索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的所有文档记录。

Q2: mangodb删除记录对索引的影响

1、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。

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、默认_id索引 ：MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。

4、如果数据集很大时，构建索引将会花费很长的时间，且会影响程序性能，可通过 当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时，可使用 对索引进行压缩，重建。

5、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。 索引：MongoDB 支持多种类型的索引，但是如果不正确使用索引，可能会导致性能问题。例如，如果使用过多的索引，可能会导致写入操作变慢。

6、这个过程自己并不可控，200 GB 的话要同步多久无法预估，但是不会太影响 mongodb 继续提供服务。比较快的方法：用 mongodump/mongoexport 导出所有数据，可以远程导出，倒完之后再用 mongorestore/mongoimport 恢复数据。

Q3: mongo和mysql索引有什么不同?

Mongodb和Mysql索引选型 1)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。

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。

Q4: 适合使用b+树的是

B+树是一种树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。

其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

B树（B-Tree）是一种自平衡的多路搜索树，它广泛应用于数据库和文件系统的索引结构。在B树中，每个节点可以存储多个键值对，并且拥有多个子节点。这使得B树在插入、删除和搜索操作中具有较好的平衡性，从而减少了I/O操作次数。

在B-树中查找给定关键字的方法类似于二叉排序树上的查找。不同的是在每个结点上确定向下查找的路径不一定是二路而是 keynum+1路的。 对结点内的存放有序关键字序列的向量key[l..keynum] 用顺序查找或折半查找方法查找。

题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

Q5: 什么是mongoDB数据库

1、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

2、没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 (1)MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

3、Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

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