MongoDB子文档数组上的许多索引与单个索引？

Question

想知道哪种技术可以更有效地索引我需要跟踪的文档的各种时间戳，请记住我的应用程序在编写时相当繁重，但在读取时足够繁重，没有索引，查询也是慢。

最好为每个时间戳设置一个字段，并对每个字段进行索引，还是将时间戳及其关联类型存储在一个数组字段中，然后对该数组的每个字段进行索引？

第一个选项，单独的字段，每个字段都有一个索引：

{
    "_id" : "...",
    "Field1.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field2.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field3.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field4.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field5.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field6.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field7.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field8.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
    "Field9.Timestamp" : '2011-01-01 01:00.000',
}

db.mycollection.ensureIndex({ "Field1.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field2.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field3.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field4.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field5.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field6.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field7.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field8.Timestamp" : 1 });
db.mycollection.ensureIndex({ "Field9.Timestamp" : 1 });

然后是时间戳及其状态的数组，只有一个索引

{
    "_id" : "...",
    "Timestamps" : [
        { "Type" : "Field1", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field2", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field3", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field4", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field5", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field6", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field7", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field8", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
        { "Type" : "Field9", "Timestamp" : '2011-01-01  01:00.000' },
    ]
}

db.mycollection.ensureIndex({ "Timestamps.Type" : 1, "Timestamps.Timestamp" : 1 });

我在这里是不是太离谱了？或者哪种方式更好

Answer 1

这基本上归结为如果 10 个大小为 N 的索引比一个大小为 N * 10 的索引更有效。如果你纯粹看读取，那么单独的索引应该总是更快。相关的 b-tree walks 将检查较小的键集等。

有几点需要考虑：

• 数组字段的索引基本上是单独索引每个数组元素。因此，在 b-tree walk 期间，查找开销最多会增加 1-2 个额外步骤，这对性能的影响可以忽略不计。换句话说，它们几乎一样快。
• 拥有 10 个索引可能意味着每次更新/插入都需要更新多个索引（取决于您的索引是否共享一个字段或一次更新多个时间戳）。这是一个重要的性能考虑因素。
• 使用数组索引可以更轻松地添加其他时间戳（例如 Timestamp10）。
• 每个数据库可以使用的命名空间数量有限制 (24k)，每个索引占用一个。如果您为每个字段创建单独的索引，这可能会成为问题。
• 最重要的是，数组索引更加简单明了，可以简化您的代码，从而简化可维护性。鉴于性能差异有限，我想说这是在这里使用数组索引的最强烈动机。