索引嵌入文档的键到底意味着什么？

Question

我仍然不明白索引嵌入文档的键是如何工作的。
假设我有以下博客集合 posts:

{
    _id:0,
    author: 'John Doe',
    content: 'How indexing an embedded document work?',
    comments:
    [
      {
        sender:'Jane Doe',
        content: 'I can\'t make it out either.'
      },
      etc...
    ]
},
etc...

假设我现在在评论中为发件人属性设置索引：

db.blog.createIndex({'comments.sender':1})

现在的问题是：
这是否意味着无论它们在哪个数组中，都会为 sender 按升序排序的所有元素创建一个大索引？或者为每个数组创建一个索引？
为了更清楚：当我这样做时

blog.find({'comments.sender':'Jane Doe'}).toArray(function(err, array){})

它会遍历每个博客 post 并查找每个数组直到在该数组中找到一条记录并移动到下一个 post 中的下一个数组吗？或者有一个大索引，其中每条记录（按发送者排序）映射到该匹配项所在的原始数组？

Answer 1

这将创建一个索引，每个评论一个条目。如果你有 2 篇博文，每篇有 3 条评论，你将有一个包含 6 个条目的索引，由评论发件人姓名索引。您的第二个假设是正确的：您的搜索将使用此索引有效地找到所有发件人正确的评论，然后 return 相应的博客文章。

如此简短的回答：是的，这样做，它有效，您将获得最佳查询时间。

您可以使用 explain:

轻松检查查询的复杂性

> db.blog.insert({'comments': [{'sender': 'Jane'}]})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.blog.insert({'comments': [{'sender': 'Jane'}, {'sender': 'Joe'}]})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.blog.insert({'comments': [{'sender': 'Joe'}]})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.blog.ensureIndex({'comments.sender': 1})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 1,
        "numIndexesAfter" : 2,
        "ok" : 1
}
> db.blog.find({'comments.sender': 'Jane'}).count()
2
> db.blog.find({'comments.sender': 'Jane'}).explain()
{
        "cursor" : "BtreeCursor comments.sender_1",
        "isMultiKey" : true,
        "n" : 2,
        "nscannedObjects" : 2,
        "nscanned" : 2,
        "nscannedObjectsAllPlans" : 2,
        "nscannedAllPlans" : 2,
        "scanAndOrder" : false,
        "indexOnly" : false,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "millis" : 0,
        "indexBounds" : {
                "comments.sender" : [
                        [
                                "Jane",
                                "Jane"
                        ]
                ]
        },
        "server" : "metrics.9.0.api.production.infinit.io:27017",
        "filterSet" : false
}

在这里我们看到确实使用了索引 ("BtreeCursor")，并且只扫描了 2 个对象，而不是全部 3 个。删除索引，您将得到一个 table 扫描：

> db.blog.dropIndex({'comments.sender': 1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
> db.blog.find({'comments.sender': 'Jane'}).explain()
{
        "cursor" : "BasicCursor",
        "isMultiKey" : false,
        "n" : 2,
        "nscannedObjects" : 3,
        "nscanned" : 3,
        "nscannedObjectsAllPlans" : 3,
        "nscannedAllPlans" : 3,
        "scanAndOrder" : false,
        "indexOnly" : false,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "millis" : 0,
        "server" : "metrics.9.0.api.production.infinit.io:27017",
        "filterSet" : false
}

索引嵌入文档的键到底意味着什么？

What does indexing a key of an embedded document really mean?

arrays

indexing

mongodb

node.js

embedded-documents