mongodb建立索引&查看索引&删除索引

从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

1数据表结构：{_id:value,   doc_city:value,    doc_province:value,   content,   judgementId}

2content字段展开：

3对content字段里的title/caseType/judgementType建立索引

dbgetCollection('chongqing')createIndex({"contenttitle":1, "contentjudgementType":1, "contentcaseType":1})

4让创建索引的过程在后台运行

dbgetCollection('chongqing')createIndex({"contenttitle":1, "contentjudgementType":1, "contentcaseType":1},{background:true})

5查询集合索引

dbgetCollection('chongqing')getIndexes()

6查看索引集合大小

dbgetCollection('chongqing')totalIndexSize()

7删除集合所有索引

dbgetCollection('chongqing')dropIndexes()

8删除集合指定索引

dbgetCollection('chongqing')dropIndex('索引名')

导致性能下降。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，其中该数据库删除记录对索引的影响是导致性能下降，MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

MongoDB 50标志着一个新的发布周期的到来，以更快地交付新特性给到用户。版本化API与在线重新分片相结合，使用户不必担心未来的数据库升级以及业务变化问题；本地原生时间序列数据平台也使MongoDB能支持更广泛的工作负载和业务场景；新的MongoDB Shell能够提升用户体验等均为MongoDB 50的功能。本文主要介绍MongoDB 50的新特性。

MongoDB 50通过原生支持整个时间序列数据的生命周期（从采集、存储、查询、实时分析和可视化，到在线归档或随着数据老化自动失效），使构建和运行时间序列应用程序的速度更快、成本更低。随着MongoDB 50的发布，MongoDB扩展了通用的应用数据平台，使开发能够更容易地处理时间序列数据，进一步扩展其在物联网、金融分析、物流等方面的应用场景。

MongoDB的时间序列集合以高度优化和压缩的格式自动存储时间序列数据，减少了存储大小和I/O，以实现更好的性能和更大的规模。同时也缩短了开发周期，使您能够快速建立一个针对时间序列应用的性能和分析需求而调优的模型。

创建时间序列数据集合的命令示例：

MongoDB可以无缝地调整采集频率，并根据动态生成的时间分区自动处理无序的测量值。最新发布的MongoDB Connector for Apache Kafka实现了在本地支持时间序列，您可以直接从Kafka主题消息中自动创建时间序列集合，使您在收集数据的同时根据需要对数据进行处理和聚合，然后写入到MongoDB的时间序列集合。

时间序列集合自动创建一个按时间排序的数据聚集索引，降低查询数据的延迟。MongoDB查询API还扩展了窗口函数，您可以运行分析性查询（例如移动平均数和累积总和）。在关系型数据库系统中，这些通常被称为SQL分析函数，并支持以行为单位定义的窗口（即三行移动平均线）。MongoDB更进一步，还增加了指数移动平均线、导数和积分等强大的时间序列函数，支持您以时间为单位定义窗口（例如15分钟的移动平均线）。窗口函数可用于查询MongoDB的时间序列和常规集合，为多种应用类型提供了新的分析方式。另外，MongoDB 50也提供了新的时间运算符，包括$dateAdd、$dateSubstract、$dateDiff和$dateTrunc，使您可以通过自定义的时间窗口对数据进行汇总和查询。

您可以将MongoDB的时间序列数据与企业的其他数据相结合。时间序列集合可以与同一个数据库中的常规MongoDB集合放在一起，您不必选择一个专门的时间序列数据库（它不能为任何其他类型的应用提供服务），也不需要复杂的集成来混合时间序列和其他数据。MongoDB通过提供一个统一的平台，让您建立高性能和高效的时间序列应用的同时，也为其他用例或工作负载提供支持，从而消除了整合和运行多个不同数据库的成本和复杂性。

从MongoDB 50开始， Write Concern 默认级别为majority，仅当写入 *** 作被应用到Primary节点（主节点）且被持久化到大多数副本节点的日志中的时候，才会提交并返回成功，“开箱即用”地提供了更强的数据可靠性保障。

说明 Write Concern 是完全可调的，您可以自定义配置 Write Concern ，以平衡应用程序对数据库性能和数据持久性的要求。

默认情况下，一个客户端连接对应后端MongoDB服务器上的一个线程（ netserviceExecutor 配置为synchronous）。创建、切换和销毁线程都是消耗较大的 *** 作，当连接数过多时，线程会占用MongoDB服务器较多的资源。

连接数较多或创建连接失控的情况称为“连接风暴”，产生该情况的原因可能是多方面的，且经常是在服务已经受到影响的情况下发生。

针对这些情况，MongoDB 50采取了以下措施：

以上措施，加上之前版本在mongos查询路由层的改进，进一步提升了MongoDB承受高并发负载的能力。

长时间运行的快照查询（Long-Running Snapshot Queries）增加了应用程序的通用性和d性。您可以通过该功能运行默认时间为5分钟的查询（或将其调整为自定义持续时间），同时保持与实时事务性数据库一致的快照隔离，也可以在Secondary节点（从节点）上进行快照查询，从而在单个集群中运行不同的工作负载，并将其扩展到不同的分片上。

MongoDB通过底层存储引擎中一个名为Durable history的项目实现了长期运行的快照查询，该项目早在MongoDB 44中就已实现。Durable history将存储自查询开始以来所有变化的字段值的快照。通过使用Durable history，查询可以保持快照隔离，即使在数据发生变化的情况下，Durable history也有助于降低存储引擎的缓存压力，使得业务可以在高写入负载的场景下实现更高的查询吞吐量。

为了提供更好的用户体验，MongoDB 50从头开始重新设计了MongoDB Shell（mongosh），以提供一个更现代化的命令行体验，以及增强可用性的功能和强大的脚本环境。新版MongoDB Shell已经成为MongoDB平台的默认shell。新版MongoDB Shell引入了语法高亮、智能自动完成、上下文帮助和有用的错误信息，为您创造一个直观、互动的体验。

随着新的PyMongoArrow API的发布，您可以在MongoDB上使用Python运行复杂的分析和机器学习。PyMongoArrow可以快速将简单的MongoDB查询结果转换为流行的数据格式（例如Pandas数据框架和NumPy数组），帮助您简化数据科学工作流程。

Schema验证（模式验证）是对MongoDB进行数据应用管理控制的一种方式。MongoDB 50中，模式验证变得更加简单和友好，当 *** 作验证失败时都会产生描述性的错误信息，帮助您了解不符合集合验证器的验证规则的文档及原因，以快速识别和纠正影响验证规则的错误代码。

MongoDB 50支持将正在进行中的索引创建任务在节点重新启动后自动会恢复至原来的位置，减少计划中维护动作对业务的影响。例如：重新启动或升级数据库节点时，您不需要担心当前正在进行的大集合索引创建任务失效。

由于MongoDB支持很多版本和平台，每个发布版本都需在20多个MongoDB支持的平台上进行验证，验证工作量大，降低了MongoDB新功能的交付速度，所以从MongoDB 50开始，MongoDB发布的版本将分为Marjor Release（大版本）和Rapid Releases（快速发布版本），其中Rapid Releases作为开发版本提供下载和测试体验，但不建议用在生产环境。

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