MongoDB简介

官网：https://www.mongodb.com/

什么是MongoDB ?

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

整体架构：

主要特点

MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力），它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
MongoDB安装简单。

缺点

对事物的支持不太好
在集群分片中的数据分布不均匀
单机可靠性比较差
大数据量持续插入，写入性能有较大波动
磁盘空间占用比较大

使用场景

游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新
物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能
物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析
视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等
……

SQL术语/概念

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins		表连接,MongoDB不支持
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

下载安装

下载

下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community

如果官网下载速度慢，可以直接在我

百度网盘上下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1xIY0dWZ-zNM8w8pGQu5-2g
提取码：u8ov

windows安装

https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html

linux安装

将下载好的压缩包上传到服务器或linux系统中，解压

tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz

新建几个目录，分别用来存储数据和日志、配置

mkdir -p /usr/local/mongodb/data
mkdir -p /usr/local/mongodb/log
mkdir -p /usr/local/mongodb/conf

新建并修改配置文件

vim /usr/local/mongodb/conf/mongod.conf

内容如下：

systemLog:
  #MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
  destination: file
  path: "/usr/local/mongodb/log/mongod.log"
  logAppend: true
storage:
  #mongod实例存储其数据的目录
  dbPath: "/usr/local/mongodb/data"
  journal:
    #启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。 
    enabled: true
processManagement: 
   #启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。 
   fork: true
net:
   #服务实例绑定的IP，默认是localhost 
   bindIp: 0.0.0.0
   port: 27017

启动

MongoDB服务，进入MongoDB的bin目录执行命令

./mongod - f /usr/local/mongodb/conf/mongod.conf

关闭服务

通过mongo客户端中的shutdownServer命令来关闭服务

//客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行。 
mongo --port 27017 
//#切换到admin库 
use admin 
//关闭服务 
db.shutdownServer()

数据修复

果一旦是因为数据损坏，则需要进行如下操作

删除lock文件

rm -f  /usr/local/mongodb/data/*.lock

修复数据

/usr/local/mongdb/bin/mongod --repair --dbpath=/usr/local/mongodb/data

连接MongoDB

使用shell命令连接

在bin目录下执行

mongo --port 27017 --host=127.0.0.1

使用可视化工具连接

可视化工具有很多，我使用的是官方提供的工具

下载地址：https://www.mongodb.com/download-center/compass

我百度网盘也有安装包

链接：https://pan.baidu.com/s/1xIY0dWZ-zNM8w8pGQu5-2g
提取码：u8ov

成功之后的样子

MongoDB命令

数据库

先看看自带就有的三个数据库

admin：从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

创建，切换数据库

数据库存在则是切换，反之创建数据库

use 数据库名

查看数据库

查看有权限查看的所有的数据库命令（注：刚刚创建的数据库里面没有数据是不能通过这个命令来查看的，因为MongoDB的数据库存储机制，是先把空的库存在内存中，当有数据、集合了就会自动进行持久化）

show dbs

查看正在使用的的数据库

db

删除数据库

db.dropDatabase()

集合

MongoDB的集合和我的mysql中的表一个意思

显式创建（一般不用）

命令：

db.createCollection(name, options)

参数说明：

name: 要创建的集合名称
options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项

options 可以是如下参数：

字段	类型	描述
capped	布尔	（可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。当该值为 true 时，必须指定 size 参数。
autoIndexId	布尔	（可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。
size	数值	（可选）为固定集合指定一个最大值，以千字节计（KB）。如果 capped 为 true，也需要指定该字段。
max	数值	（可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。

隐式创建

也就是在文档插入的时候，会自动创建

查看集合

show collections 
或
show tables

删除集合

db.collection.drop()

集合的命名规范：

集合名不能是空字符串""。
集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。

文档

文档的数据结构和 JSON 基本一样。

所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。

文档插入

单条插入

db.collection.insert( 
    <document or array of documents>, 
    { 
    	writeConcern: <document>, 
    	ordered: <boolean> 
    }
)

【示例】

db.comment.insert({
    "articleid": "100000",
    "content": "今天天气真好，阳光明 媚",
    "userid": "1001",
    "nickname": "Rose",
    "createdatetime": new Date(),
    "likenum": NumberInt(10),
    "state": null
})

执行后，如下图，表成功：

提示：

comment集合如果不存在，则会隐式创建
mongo中的数字，默认double类型，如要存整型，必须使用函数NumberInt，否则取出来就有问题了。
插入当前日期使用 new Date()
插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。

文档键命名规范：

键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)

批量插入

语法：

db.collection.insertMany(
    [ <document 1> , <document 2>, ... ], 
    { writeConcern: <document>, ordered: <boolean> }
)

【示例】

批量插入多条文章评论：

db.comment.insertMany([{
    "_id": "1",
    "articleid": "100001",
    "content": "我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我 他。",
    "userid": "1002",
    "nickname": "相忘于江湖",
    "createdatetime": new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),
    "likenum": NumberInt(1000),
    "state": "1"
},
{
    "_id": "2",
    "articleid": "100001",
    "content": "我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水",
    "userid": "1005",
    "nickname": "伊人憔 悴",
    "createdatetime": new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),
    "likenum": NumberInt(888),
    "state": "1"
},
{
    "_id": "3",
    "articleid": "100001",
    "content": "我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。",
    "userid": "1004",
    "nickname": "杰克船 长",
    "createdatetime": new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),
    "likenum": NumberInt(666),
    "state": "1"
},
{
    "_id": "4",
    "articleid": "100001",
    "content": "专家说不能空腹吃饭，影响健康。",
    "userid": "1003",
    "nickname": "凯 撒",
    "createdatetime": new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),
    "likenum": NumberInt(2000),
    "state": "1"
},
{
    "_id": "5",
    "articleid": "100001",
    "content": "研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。",
    "userid": "1003",
    "nickname": "凯撒",
    "createdatetime": new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),
    "likenum": NumberInt(3000),
    "state": "1"
}]);

之前说了，Mongodb 不支持事务所以批量插入的时候我要是其中一条数据出错了，我们就不知道那一条数据出错了，所以可以通过try catch 来打印错误命令如下：

try {  
    db.comment.insertMany([{
    "_id": "1",
    "articleid": "100001",
    "content": "我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要",
    "userid": "1002",
    "nickname": "相忘于江湖",
    "createdatetime": new Date("2019-08- 05T22:08:15.522Z"),
    "likenum": NumberInt(1000),
    "state": "1"
    },
    {
        "_id": "2",
        "articleid": "100001",
        "content": "我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水",
        "userid": "1005",
        "nickname": "伊人憔 悴",
        "createdatetime": new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),
        "likenum": NumberInt(888),
        "state": "1"
    },
    {
        "_id": "3",
        "articleid": "100001",
        "content": "我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。",
        "userid": "1004",
        "nickname": "杰克船 长",
        "createdatetime": new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),
        "likenum": NumberInt(666),
        "state": "1"
    },
    {
        "_id": "4",
        "articleid": "100001",
        "content": "专家说不能空腹吃饭，影响健康。",
        "userid": "1003",
        "nickname": "凯 撒",
        "createdatetime": new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),
        "likenum": NumberInt(2000),
        "state": "1"
    },
    {
        "_id": "5",
        "articleid": "100001",
        "content": "研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫 嘴。",
        "userid": "1003",
        "nickname": "凯撒",
        "createdatetime": new Date("2019-08- 06T11:01:02.521Z"),
        "likenum": NumberInt(3000),
        "state": "1"
    }]);
} catch (e) { 
    print (e); 
}

查询文档

查询全部

db.collenction.find(<query>, [projection]);

参数：

Parameter	Type	Description
query	document	可选。使用查询运算符指定选择筛选器。若要返回集合中的所有文档，请省略此参数或传递空文档 ({})
projection	document	可选。指定要在与查询筛选器匹配的文档中返回的字段（投影）。若要返回匹配文档中的所有字段，

【示例】

这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段， MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型.

按条件查询

db.comment.find({userid:'1001'})

当然有时候一个类型或者一个部门啥的，我们只想查这个类型的第一天数据可以用findone这个命令

如：我要查询用户编号1001的记录

db.comment.findOne({userid:'1001'})

投影查询（Projection Query）

如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。

如：查询结果只显示 _id、userid、nickname :

db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})

如：查询结果只显示、userid、nickname ，不显示 _id ：

db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0})

再例如：查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname :

db.comment.find({},{userid:1,nickname:1})

统计查询

【语法】

db.collection.count(query, options)

参数：

Parameter	Type	Description
query	document	查询选择条件。
options	document	可选。用于修改计数的额外选项。

【示例】

统计comment集合的所有的记录数：

db.comment.count()

统计userid为1003的记录条数

db.comment.count({userid:"1003"})

修改文档

更新文档的语法：

db.collection.update(query, update, options) 
或 
db.collection.update( 
    <query>, 
    <update>, 
    { 
        upsert: <boolean>, 
        multi: <boolean>, 
        writeConcern: <document>, 
        collation: <document>, 
        arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ], 
        hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2 
    }
)

【示例】

覆盖的修改

如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})

执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见了

局部修改

为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：

我们想修改_id为2的记录，浏览量为889，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

批量修改

更新所有用户为 1003 的用户的昵称为凯撒大帝。

//默认只修改第一条数据 
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}}) 
//修改所有符合条件的数据 
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})

提示：如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录

列值增长的修改

如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。

需求：对3号数据的点赞数，每次递增1

db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

删除文档

删除文档的语法结构：

db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除，请慎用

db.comment.remove({})

如果删除_id=1的记录，输入以下语句

db.comment.remove({_id:"1"})

复制查询

统计查询

db.collection.count(query, options)

参数：

Parameter	Type	Description
query	document	查询选择条件。
options	document	可选。用于修改计数的额外选项。

【示例】

统计comment集合的所有的记录数：

db.comment.count()

统计userid为1003的记录条数

db.comment.count({userid:"1003"})

分页查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据

基本语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

如果你想返回指定条数的记录，可以在fifind方法后调用limit来返回结果(TopN)，默认值20，例如

db.comment.find().limit(3)

skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0

db.comment.find().skip(3)

分页查询：需求：每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据

//第一页 
db.comment.find().skip(0).limit(2) 
//第二页 
db.comment.find().skip(2).limit(2) 
//第三页 
db.comment.find().skip(4).limit(2)

排序查询

sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) 
或
db.集合名称.find().sort(排序方式)

例如：

对userid降序排列，并对访问量进行升序排列

db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})

提示：

skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。

正则查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：

db.collection.find({field:/正则表达式/})
或
db.集合.find({字段:/正则表达式/})

提示：正则表达式是js的语法，直接量的写法。

例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：

db.comment.find({content:/开水/})

如果要查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下：

db.comment.find({content:/^专家/})

比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value 
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value 
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value 
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value 
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

示例：查询评论点赞数量大于700的记录

db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})

包含查询

包含使用$in操作符。示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档

db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})

不包含使用$nin操作符。示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档

db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})

条件连接查询

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。格式为：

$and:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档：

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同格式为：

$or:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录

db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})

常用命令总结

索引

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。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。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非

常致命的。

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。索引项的排

序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。

官网文档：https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）

索引的类型

单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。

复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后

在每个userid的值内，再在按score倒序排序

其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。

地理空间索引（Geospatial Index）

为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。

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。

哈希索引（Hashed Indexes）

为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支持相等匹配，不支持基于范围的查询。

索引的操作

创建索引

db.集合名.createIndex({...}）

参数表

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language.

【实例】

单字段索引示例：对 userid 字段建立索引：

db.comment.createIndex({userid:1}) 
返回结果
{ 
	"createdCollectionAutomatically" : false, 
	"numIndexesBefore" : 1, 
	"numIndexesAfter" : 2, 
	"ok" : 1 
}

复合索引：对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：

db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1}) 
{ 
	"createdCollectionAutomatically" : false, 
	"numIndexesBefore" : 2, 
	"numIndexesAfter" : 3, 
	"ok" : 1 
}

查看集合索引

db.集合名.getIndexes()

查看集合索引大小

db.集合名.totalIndexSize()

删除集合所有索引

db.集合名.dropIndexes()

删除集合指定索引

db.集合名.dropIndex("索引名称")

索引的使用

执行计划

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。

那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看

db.collection.find(query,options).explain(options)

【示例】

查看根据userid查询数据的情况：

 db.comment.find({userid:"1003"}).explain()

关键点看： "stage" : "COLLSCAN", 表示全集合扫描

下面对userid建立索引

> db.comment.createIndex({userid:1}) 
{ 
	"createdCollectionAutomatically" : false, 
	"numIndexesBefore" : 1, 
	"numIndexesAfter" : 2, 
	"ok" : 1 
}

再次查看执行计划,关键点看： "stage" : "IXSCAN" ,基于索引的扫描

MongoDB 覆盖索引查询

官方的MongoDB的文档中说明，覆盖查询是以下的查询：

所有的查询字段是索引的一部分
所有的查询返回字段在同一个索引中

由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分， MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果。

因为索引存在于RAM中，从索引中获取数据比通过扫描文档读取数据要快得多。

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