MongoDB中重建索引的方法
要重新构建索引，请使用reIndex()。让我们首先创建一个索引。查询如下
> db.demo42.createIndex({"StudentFirstName":1});
这将产生以下输出：
{
"createdCollectionAutomatically" : true,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
以下是在MongoDB中重建索引的查询-
> db.demo42.reIndex({"StudentFirstName":1});
这将产生以下输出-
{
"nIndexesWas" : 2,
"nIndexes" : 2,
"indexes" : [
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "web.demo42"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"StudentFirstName" : 1
},
"name" : "StudentFirstName_1",
"ns" : "web.demo42"
}
],
"ok" : 1
}
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本文向大家介绍MongoDB的索引，包括了MongoDB的索引的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、简介 它就像是一本书的目录，如果没有它，我们就需要对整个书籍进行查找来获取需要的结果，即所说的全盘扫描； 而有了目录（索引）之后就可以通过它帮我们定位到目标所在的位置，快速的获取我们想要的结果。 2、演示 第一步，向用户集合users中插入100W条数据 LZ的渣渣I3和4G内存总共耗时了4
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我有一个MongoDB，里面有大约80k个文档，每个文档都是一个带有、等的条目。我想做，为此我使用以下命令创建了一个文本索引： 索引构建失败，因为它运行内存溢出并杀死了运行mongoDB的作业。这在日志中： 2018-03-22T14:58:12.017 0000 I-[initandlisten]索引构建：2500/861872% 2018-03-22T14:58:15.028 0000 I-[
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本文向大家介绍SQL SERVER 2008 R2 重建索引的方法，包括了SQL SERVER 2008 R2 重建索引的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考sys.dm_db_index_physical_stats 检查索引碎片情况
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引用文档： 创建索引时，与键关联的数字指定索引的方向，因此它应该始终为1（升序）或-1（降序）。对于单键索引或随机访问检索，方向无关紧要，但如果您对复合索引进行排序或范围查询，方向很重要。 然而，我看不出为什么指数的方向对复合指数有什么影响。有人能提供进一步的解释（或示例）吗？
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主要内容：createIndex() 方法,dropIndex() 方法,dropIndexes() 方法,getIndexes() 方法索引是特殊的数据结构，存储在一个方便遍历和读取的数据集合中。索引在任何数据库中都非常重要，通过使用索引，可以大大提高查询语句的执行效率。 举个简单的例子，假如您有一个集合，其中包含了数千甚至上万个没有索引的文档，当我们在集合中查找某个文档时，MongoDB 需要扫描整个集合来寻找所需的文档，这种扫描效率极低，特别是在处理大量的数据时，可能需要花费几十秒甚至几分
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问题内容： 我不了解pymongo和pymongo之间的区别。在MongoDB索引页面上，它说 您可以通过调用 但是在pymongo中，有两个不同的命令和，创建索引的文档包括： 与create_index（）尝试无条件创建索引的方法不同，sure_index（）利用驱动程序中的某些缓存，以便仅尝试创建可能不存在的索引。当PyMongo创建（或确保）索引时，将在ttl秒内“记住”该索引。在此期限内重