封面图片学分：Digital Ocean

介绍

如果您在MongoDB中使用了indexes，那么您必须知道它们的重要性和巨大的绩效增长。它是使用MongoDB和索引的几乎每个项目的一部分，在改善查询执行性能中起着至关重要的作用。

问题

但是，索引并非没有成本。索引通常存储在内存中，但这可能并非一直如此。您的项目可能包含许多索引或一些大索引，并且您的计算机可用内存可能不足以容纳所有索引。

在这种情况下，将一些索引存储在内存中，而其余部分则存储在存储中。与内存访问相比，存储访问可能非常慢。因此，这可能会减慢您的查询执行。

一个办法

部分索引可在某种程度上用于减轻此问题。

部分索引是索引的一种空间效率技术，仅是那些最常查询的文档。例如，如果在线图书商店的客户在大部分时间内搜索具有3个或以上评级的书籍，那么仅将这些文档索引为3或以上的文档就足以满足大多数搜索的低延迟查询。这减少了所需索引的大小。

用法

以下是创建一个方法，假设收集名称为 book 和 penre 是文档架构中的一个字段：

db.books.createIndex(
  { genre: 1 },
  { partialFilterExpression: { rating: { $gte: 3 } } }
)

可以使用任何形式的索引，例如单键索引，多键索引甚至复合索引。

这是使用索引的方法：

db.books.find({ genre: "Astronomy", rating: { $gt: 3.5 } })

警告

必须在查询中是匹配的滤波器表达式，以触发任何部分索引的使用。在上面的示例中，将使用部分索引，因为额定值上的查询过滤器肯定会导致文档，这些文档构成了使用上述createIndex()函数索引的文档的正确子集。

如果查询可以在索引索引之外产生一些文档，则不会使用部分索引，甚至不适用于使用部分索引来获取的文档。因此，您的查询需要确保部分索引之外没有任何文件可以被扫描。

结论

本质上，部分索引可以用于经常查询的文档上，并且您对这些查询的P90或P99潜伏期不太担心。这将有助于减少存储索引的内存要求。

注意
这篇文章的目的只是使开发人员意识到部分索引。

有关部分索引的更多详细信息，功能和用例，请访问official documentation。