我們知道，MongoDB的索引是B-Tree結(jié)構(gòu)的，和MySQL的索引非常類似。所以你應(yīng)該聽過這樣的建議：創(chuàng)建索引的時(shí)候要考慮到sort操作，盡量把sort操作要用到的字段放到你的索引后面。但是有的情況下，這樣做反而會(huì)使你的查詢性能更低。

問題

比如我們進(jìn)行下面這樣的查詢：

db.collection.find({"country": "A"}).sort({"carsOwned": 1}) 

查詢條件是 {“country”: “A”}，按 carsOwned 字段的正序排序。所以索引就很好建了，直接建立 country , carsOwned 兩個(gè)字段的聯(lián)合索引即可。像這樣：

db.collection.ensureIndex({"country": 1, "carsOwned": 1}) 

我們來看一個(gè)稍微復(fù)雜一點(diǎn)的查詢：

db.collection.find({"country": {"$in": ["A", "G"]}}).sort({"carsOwned": 1}) 

這回我們是要查詢 country 為 A 或者 G 的數(shù)據(jù)條目，結(jié)果同樣按 carsOwned 字段排序。

如果我們還使用上面的索引，并且使用 explain() 分析一下這個(gè)查詢，就會(huì)發(fā)現(xiàn)在輸出中有一個(gè)“scanAndOrder” : true 的字段，并且 nscanned 的值可能會(huì)比想象中的大很多，甚至指定了 limit 也沒什么效果。

原因

這是什么原因呢，我們先看下面這張圖：

如上圖所未，左邊一個(gè)是按 {“country”: 1, “carsOwned”: 1} 的順序建立的索引。而右邊是按{“carsOwned”: 1, ”country”: 1} 順序建立的索引。

如果我們執(zhí)行上面的查詢，通過左邊的索引，我們需要將 country 值為A的（左圖的左邊一支）所有子節(jié)點(diǎn)以及country 值為G的（左圖的右邊一支）所有子節(jié)點(diǎn)都取也來。然后再對(duì)取出來的這些數(shù)據(jù)按 carsOwned 值進(jìn)行一次排序操作。

所以說上面 explain 輸出了一個(gè) “scanAndOrder” : true 的提示，就是說這次查詢，是先進(jìn)行了scan獲取到數(shù)據(jù)，再進(jìn)行了獨(dú)立的排序操作的。

那如果我們使用右邊的索引來做查詢，結(jié)果就不太一樣了。我們沒有將排序字段放在***，而是放在了前面，相反把篩選字段放在了后面。那這樣的結(jié)果就是：我們會(huì)從值為1的節(jié)點(diǎn)開始遍歷（右圖的左邊一支），當(dāng)發(fā)現(xiàn)有 country 值為 A 或 G 的，就直接放到結(jié)果集中。當(dāng)完成指定數(shù)量（指定 limit 個(gè)數(shù)）的查找后。我們就可以直接將結(jié)果返回了，因?yàn)檫@時(shí)候，所有的結(jié)果本身就是按 carsOwned 正序排列的。

對(duì)于上面的數(shù)據(jù)集，如果我們需要2條結(jié)果。我們通過左圖的索引需要掃描到4條記錄，然后對(duì)4條記錄進(jìn)行排序才能返回結(jié)果。而右邊只需要我們掃描2條結(jié)果就能直接返回了（因?yàn)椴樵兊倪^程就是按需要的順序去遍歷索引的）。

所以，在有范圍查詢（包括$in, $gt, $lt 等等）的時(shí)候，其實(shí)刻意在后面追加排序索引通常是沒有效果的。因?yàn)樵谶M(jìn)行范圍查詢的過程中，我們得到的結(jié)果集本身并不是按追加的這個(gè)字段來排的，還需要進(jìn)行一次額外的排序才行。而在這種情況下，可能反序建立索引（排序字段在前、范圍查詢字段在后）反而會(huì)是一個(gè)比較優(yōu)的選擇。當(dāng)然，是否更優(yōu)也和具體的數(shù)據(jù)集有關(guān)。

總結(jié)

總結(jié)一下，舉兩個(gè)栗子。

當(dāng)查詢是：

db.test.find({a:1,b:2}).sort({c:1}) 

那么直接建立 {a:1, b:1, c:1} 或者 {b:1, a:1, c:1} 的聯(lián)合索引即可。

如果查詢是：

db.test.find({a:1,b:{$in:[1,2]}}).sort({c:1}) 

那么可能建立 {a:1, c:1, b:1} 的聯(lián)合索引會(huì)比較合適。當(dāng)然，這里只是提供了多一種思路，具體是否采用還是需要視你的數(shù)據(jù)情況而定。

原文鏈接：http://blog.nosqlfan.com/html/4117.html

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