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  • Mongodb 创建3个索引

    2015-06-03 16:04:41
    db.message_info.ensureIndex({createTime:-1}) db.message_info.ensureIndex({agreeTimes:-1})

    db.message_info.ensureIndex({createTime:-1})

    db.message_info.ensureIndex({agreeTimes:-1})

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  • mongodb创建索引索引优化效率案例

    千次阅读 2018-10-22 11:26:43
    语法: db.collection.createIndex...创建索引示例: 单键唯一索引:db.users. createIndex({username :1},{unique:true}); 单键唯一稀疏索引:db.users. createIndex({username :1},{unique:true,sparse:true});...

    语法:

    db.collection.createIndex(keys, options)
    

    options的属性说明:
    在这里插入图片描述
    创建索引示例:

    单键唯一索引:db.users. createIndex({username :1},{unique:true});
    单键唯一稀疏索引:db.users. createIndex({username :1},{unique:true,sparse:true});
    复合唯一稀疏索引:db.users. createIndex({username:1,age:-1},{unique:true,sparse:true});
    创建哈希索引并后台运行:db.users. createIndex({username :'hashed'},{background:true});
    

    删除索引示例:

    根据索引名字删除某一个指定索引:db.users.dropIndex("username_1");
    删除某集合上所有索引:db.users.dropIndexs();
    重建某集合上所有索引:db.users.reIndex();
    查询集合上所有索引:db.users.getIndexes();
    

    查询优化技巧:
    第一步:找出慢速查询

    1. 开启内置的查询分析器,记录读写操作效率: db.setProfilingLevel(n,{m}),n的取值可选0,1,2;
       0是默认值表示不记录;
       1表示记录慢速操作,如果值为1,m必须赋值单位为ms,用于定义慢速查询时间的阈值;
       2表示记录所有的读写操作;
      例如:db.setProfilingLevel(1,300)
    2. 查询监控结果
      监控结果保存在一个特殊的盖子集合system.profile里,这个集合分配了128kb的空间,要确保监控分 析数据不会消耗太多的系统性资源;盖子集合维护了自然的插入顺序,可以使用KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: ….find().sort({'natural’:-1}).limit(5)
      第二步:分析慢速查询
      找出慢速查询的原因比较棘手,原因可能有多个:应用程序设计不合理、不正确的数据模型、硬件配置问 题,缺少索引等;接下来对于缺少索引的情况进行分析:
      使用explain分析慢速查询
      例如:db.orders.find({‘price’:{’$lt’:2000}}).explain(‘executionStats’) explain的入参可选值为:
      “queryPlanner” 是默认值,表示仅仅展示执行计划信息;
      "executionStats"表示展示执行计划信息同时展示被选中的执行计划的执行情况信息;
      "allPlansExecution"表示展示执行计划信息,并展示被选中的执行计划的执行情况信息,还展示备选的执行计划的执行情况信息
      第三步:解读explain结果
      queryPlanner(执行计划描述)
      winningPlan(被选中的执行计划)
      stage(可选项:COLLSCAN 没有走索引;IXSCAN使用了索引) rejectedPlans(候选的执行计划)
      executionStats(执行情况描述)
      nReturned (返回的文档个数)
      executionTimeMillis(执行时间ms)
      totalKeysExamined (检查的索引键值个数)
      totalDocsExamined (检查的文档个数)
      优化目标 Tips:
      1. 根据需求建立索引
      2. 每个查询都要使用索引以提高查询效率, winningPlan. stage 必须为IXSCAN ;
      3. 追求totalDocsExamined = nReturned

      测试案例:
     db.orders.find({"useCode":"jack", "orderTime" : 
                       { "$lt" : new Date("2017-08-03T16:00:00.000Z")}}).explain('executionStats')
    

    在这里插入图片描述
    可以看到一共检查了1060007个文档,返回了88560个文档,执行了299ms,stage是COLLSCAN,没用索引,
    按照上诉优化步骤:
    1.找出慢速查询:

    db.setProfilingLevel(1,100)
    

    执行之后会出现如下的一个集合:
    在这里插入图片描述
    然后执行测试语句:

    db.orders.find({"useCode":"jack", "orderTime" :
                    { "$lt" : new Date("2017-08-03T16:00:00.000Z")}})
    

    查看是否有超过100ms的语句:

    db.system.profile.find().sort({'$natural':-1}).limit(5).pretty()
    

    在这里插入图片描述
    2.分析慢速查询

     db.orders.find({"useCode":"jack", "orderTime" : 
                       { "$lt" : new Date("2017-08-03T16:00:00.000Z")}}).explain('executionStats')
    

    在这里插入图片描述
    发现没有索引。
    1建单键索引:

    db.orders.createIndex({"useCode":-1})
    

    在这里插入图片描述
    快了一些
    2.建复合索引

    db.orders.createIndex({'useCode':1,'orderTime':1})
    

    在这里插入图片描述
    符合我们的优化目标(扫描文档数跟返回数是一样的),但是时间却长了,所以建索引还是要以实践为主,扫描的文档数少不一定能提高效率。
    后来发现这个索引更快:

    db.orders.createIndex( { useCode: 1 }, { collation: { locale: "fr" } } )
    
     db.orders.find({"useCode":"jack", "orderTime" :                    { "$lt" : new Date("2017-08-03T16:00:00.000Z")}}).collation( { locale: "fr" } ).explain('executionStats')
    

    在这里插入图片描述
    关于此用法介绍的地址:https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/createIndexes/index.html
    关于索引的建议:

    1. 索引很有用,但是它也是有成本的——它占内存,让写入变慢;

    2. mongoDB通常在一次查询里使用一个索引,所以多个字段的查询或者排序需要复合索引才能 更加高效;

    3. 复合索引的顺序非常重要

    4. 在生成环境构建索引往往开销很大,时间也不可以接受,在数据量庞大之前尽量进行查询优化和 构建索引;

    5. 避免昂贵的查询,使用查询分析器记录那些开销很大的查询便于问题排查;

    6. 通过减少扫描文档数量来优化查询,使用explai对开销大的查询进行分析并优化;

    7. 索引是用来查询小范围数据的,不适合使用索引的情况:

    8.每次查询都需要返回大部分数据的文档,避免使用索引

    9.写比读多
    此文章同步到了我个人公众号:java面试工程师。关注公众号更加便于查阅。

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  • MongoDB索引策略和索引类型–简介 MongoDB是一开放源代码,面向文档的跨平台数据库,它使用C ++开发,并且是最流行和使用最广泛的NoSQL类型数据库之一。 它可以在具有键-值对的类JSON文档的基础上工作,其键值对...
    mongodb安装

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    1. MongoDB索引策略和索引类型–简介

    MongoDB是一个开放源代码,面向文档的跨平台数据库,它使用C ++开发,并且是最流行和使用最广泛的NoSQL类型数据库之一。 它可以在具有键-值对的类JSON文档的基础上工作,其键值对在每个文档中都无法定义。 同样,它是免费使用的,因为它是根据GNU Affero通用公共许可证和Apache许可证组合发布的。

    在本课程中,我们将讨论MongoDB中索引的类型以及可以用来最大化数据库性能和对数据库执行的操作的不同策略。 首先,我们还将研究数据库中索引的重要性以及索引的存在如何对在我们的数据上运行的查询产生好处和不利。 我们还将研究一些属性,这些属性可用于更改我们在数据库中定义的MongoDB索引的行为,以使其具有比简单索引含义更广泛的行为。 这种变化的行为不仅可以提高查询级别的性能,还可以帮助我们从索引中实现更多功能。 让我们开始吧。

    2.什么是指数?

    数据库中的索引使查询能够比没有索引的情况下执行查询更有效,更快速地查找和过滤数据。 索引的最简单示例是我们所有人都已经在书中使用的东西。 每本书的开头都有一个“目录”,可帮助读者找到该书中存在的主题的页码。 要阅读主题,我们只需要在目录中找到它即可,目录是主题的有序列表,我们可以从中获取页码。 索引以相同的方式工作。 由于一个表(如果是MongoDB,则为一个集合)中可以有多个列,因此可以在集合中存在的任何列上形成索引。

    当需要对多个参数执行搜索和过滤数据时,需要在集合中使用多个索引。 例如,对于包含有关书籍数据的表,我们可以根据作者姓名或价格或书籍名称或表中存在的任何其他字段来过滤书籍数据。

    我们还提到了索引存在会降低数据库的性能 当集合中的索引过多时,这是可能的。 发生这种情况的原因是,无论何时在构建了太多索引的集合中有一个插入,都必须重新计算所有这些索引以调整不是异步任务的新数据。 仅当所有索引都已更新时,才可以将写入称为成功。 这意味着,如果数据库中任何集合上的索引过多,则在相应集合中发生插入时,MongoDB将必须重新访问所有这些索引并重新计算。

    3. MongoDB中的索引类型

    MongoDB提供了许多不同的方式来形成索引并将其存储在内存(和磁盘)中。 这些索引中的每一个都有不同的用途,并且可能仅适用于某些数据类型。 让我们在这里看看这些索引类型。

    3.1单字段索引

    MongoDB支持所有数据类型的单个字段索引,并且可以在文档的任何用户定义字段上定义。

    注意,对于单个字段索引,索引键的排序顺序无关紧要,因为MongoDB可以从任一方向读取索引。 如果要在字段book_name上创建单个字段索引,则可以使用以下查询:

    单场索引

    db.books.createIndex( { book_name: 1 } )

    在上面的查询中,数字1指定了索引的顺序(实际上并不重要,因为MongoDB可以从两个方向读取索引)。

    3.2复合指数

    通常,我们需要在多个字段的基础上搜索表/集合,这非常常见。 如果是这种情况,我们可以考虑在MongoDB中创建复合索引。 复合索引支持基于多个字段的索引,这些字段扩展了索引的概念并将它们扩展到索引中的较大域。

    制作复合索引时要注意的重要事项是字段顺序很重要 因此,如果我们运行以下查询:

    复合指数

    db.books.createIndex( { price: 1, book_name: 1 } )

    在此复合索引中,值首先按price字段排序,然后在每个价格值内,按book_name字段排序。 这也意味着字段的顺序决定了该索引的键是否可以支持排序操作。 这也意味着我们运行以下查询:

    复合指数

    db.books.createIndex( { book_name: 1, price: 1 } )

    在这种情况下,即使字段相同这也将创建另一个索引,并且不会重复使用上次查询创建的索引。 这也意味着,如果在此集合中插入了一条新记录,则将重新计算这两个索引,从而使写操作更重,因此也更慢。

    3.3多键索引

    我们研究的两种类型的索引很简单,并且为每个创建的索引使用不同的键。 这些索引也适用于所有数据类型。 多键索引是在数组字段上创建的索引,用于索引存储在数组中的内容。

    对数组的内容建立索引后,MongoDB会爆炸该数组,创建多个具有相同名称的字段,每个字段在该数组中包含不同的值:

    MongoDB索引策略-在MongoDB索引中爆炸数组

    在MongoDB索引中爆炸数组

    这允许非常高效的查询,这些查询尝试将查询中传递的值匹配到单个数组字段或数组字段的集合。 好消息是,如果指定的字段为数组,则MongoDB可以自行决定何时创建Multikey Index。

    尝试微调数据库时可能遇到的限制之一是,多键索引可能无法完全覆盖查询中指定的过滤器。 用索引覆盖查询意味着我们可以完全从索引获取结果数据,而根本不访问数据库中的数据。 由于索引最有可能存储在RAM中,因此可以显着提高性能。

    3.4地理空间指数

    MongoDB通过使我们能够在文档中存储Geo-JSON集合,使我们能够在数据库中保存地理空间形状。 为了有效查询地理空间数据,MongoDB在内部提供了两种类型的索引:

    1. 返回结果时使用平面几何的2d索引
    2. 使用球形几何图形返回结果的2d球形索引

    在此处阅读有关这些索引如何工作的更多信息。 利用我们数据库中的地理空间形状,我们可以轻松地运行查询以查找您当前位置附近的汉堡店,地理空间索引有助于更快地执行此搜索。

    3.5文字索引

    MongoDB还提供了在文本字段上建立索引的功能,还支持在集合中搜索某些字符串内容。 要注意的是,这些索引不存储诸如“ the”,“ a”,“ or”之类的停用词。 在文本索引中,词干仅存储词根。 我们可以使用以下查询在字段上创建文本索引:

    文字索引

    db.books.createIndex( { book_name: "text" } )

    如果您使用英语以外的其他语言为文本字段建立索引,则可以使用以下查询:

    语言文字索引

    db.books.createIndex( { book_name: "text" }, { default_language: "french" } )

    文本索引不区分大小写和变音符号。 文本索引的版本3(版本3.4附带的版本)支持通用C,简单S和特殊的T大小写折叠,如Unicode字符数据库8.0大小写折叠中所述。 除了不区分大小写之外,文本索引的版本3还支持变音符号不敏感。

    凭借高性能的text-index度量,MongoDB给Elasticsearch带来了严峻的挑战, Elasticsearch是一个主要用于Text-search查询的数据库。

    3.5哈希指数

    我们将研究的最后一种指数是哈希指数 这种索引类型使我们能够对内容执行基于哈希的分片 在这种类型的索引中,键的值是散列的。 由于这个原因,这些索引只能支持相等匹配过滤器查询,而不能用于基于范围的查询

    如果要对索引运行范围查询,则可能必须在同一字段上创建多个索引,其中一个可以是常规索引,另一个可以是哈希索引。 最后,哈希索引将浮点字段截断为整数。 应尽可能避免对散列字段使用浮点数。

    4. MongoDB中索引的属性

    可以在MongoDB中通过为索引指定特定的属性来更改索引的行为。 其中一些属性是:

    4.1唯一索引

    这些是可以通过规范使其唯一的索引。 这样,当要求单个字段索引保持唯一时,它将拒绝该键的集合中已经存在的值。 任何索引都可以在MongoDB中设为唯一。

    在复合索引中,索引值的唯一性是通过与构成复合索引的键对应的值的组合来保持的。

    4.2部分索引

    如果您知道只需要为指定键或一组键建立索引的文档,则可以通过指定过滤器查询将索引转换为部分索引。 只有通过此过滤器的文档才会在指定字段上建立索引。 这样,部分索引的存储需求要低得多,并且由于数据量较少,因此比普通索引要快得多。

    要注意的是,仅当部分索引可以满足完整查询时,查询才会针对部分索引运行。

    4.3稀疏指数

    索引的稀疏属性可确保索引仅包含实际包含已索引字段的文档的条目。 稀疏索引将完全跳过没有索引字段的文档。

    要注意的是,部分索引比稀疏索引更可取,因为稀疏索引的所有功能都可以通过添加更多索引的部分索引来实现。

    4.4 TTL索引

    如果要在指定的时间段后从集合中删除文档,我们可以在字段上创建TTL索引。 这是索引的重要属性,可用于定期更新的数据,从而使较旧的数据过时并且对于将来的目的(如日志数据)无用。

    每隔60秒(或在指定的时间)运行一次后台作业会删除MongoDB中的数据。 因此,不能明确保证文档将在其过期日期后保留多长时间。

    5.索引的局限性

    尽管到目前为止,我们已经研究了索引的许多优点,但是索引也有一些缺点或限制。 让我们在这里阅读它们:

    1. MongoDB中的单个集合最多只能有64个索引。 当文档很大时,这将成为一个问题,我们可能不得不破坏文档才能覆盖多个馆藏。
    2. 文档中的标准索引名称不能包含超过128个字符。 索引的FQN由<db_name>.<collection-name>.$<index_name>
    3. 在复合索引中,字段不能超过31个。
    4. MongoDB查询不能同时使用文本索引和地理空间索引。 我们不能将$text运算符与任何与特殊索引关联的其他运算符组合在一起。 例如, $text运算符和$near运算符不能一起使用。
    5. 具有2d球面索引的字段只能包含几何数据。 因此,平面坐标系上的点[x,y]是允许的。 对于非几何图形,如果在此索引中保存任何其他类型的数据,则数据查询操作将失败。
    6. 当MongoDB实例运行时,索引中的数据主要存在于RAM中,因此它们会消耗计算机上的大量内存。 不过,这也使MongoDB索引变得非常快。
    7. MongoDB索引默认情况下位于前台。 这意味着在完全构建索引之前,将阻止对集合的所有操作。 但是,可以通过在查询中指定后台创建属性来覆盖此行为。

    六,结论

    在本课中,我们研究了MongoDB中存在的各种类型的索引,以及如何通过可施加于它们的许多属性和约束来改变和扩展它们的行为。 我们还描述了在使用索引时遇到的一些限制,在为集合创建索引以及将数据插入包含许多索引的MongoDB集合中时应注意这些限制,以确保我们不会使数据库成为写繁重的数据库,导致整体性能下降。

    如果在创建索引之前已经特别注意,并且为应用程序的MongoDB实例正确管理了内存,则索引的主要目的是通过一个主要因素来提高数据库的性能。

    阅读关于如何通过一个Java应用程序,它集成了MongoDB的和执行各种查询它与上手这个职位。 如果您更喜欢Javascript,请阅读这篇文章。

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/08/mongodb-index-strategies-and-types-of-indexes.html

    mongodb安装

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  • mongodb创建索引吗 在MongoDB建立索引 (Indexing in MongoDB) Indexes in SQL programming are nothing but a special data structure used to easily and quickly locate the record in a given table of the ...

    mongodb在创建索引吗

    Indexes in SQL programming are nothing but a special data structure used to easily and quickly locate the record in a given table of the database without being required to traverse through each and every record of the table. Indexes are easily generated using one or more columns of a given table. As a note, the data structure used by an index is a Binary Tree (B-Tree).

    SQL编程中的索引不过是一种特殊的数据结构,用于轻松快速地在数据库的给定表中查找记录,而无需遍历表的每条记录。 使用给定表的一个或多个列可以轻松生成索引。 注意,索引使用的数据结构是二叉树 (B-Tree)。

    In MongoDB, indexes plays a vital role in efficiently execution of the queries. Basically, if no index is defined in MongoDB, then it has to scan every document of a given collection. Hence, MongoDB uses index to reduce the number of documents to be scanned in a given collection. In fact, MongoDB's index is more or less similar to the indexes used in other relational databases.

    在MongoDB中,索引在有效执行查询中起着至关重要的作用。 基本上,如果在MongoDB中未定义索引,则它必须扫描给定集合的每个文档。 因此,MongoDB使用索引来减少给定集合中要扫描的文档数量。 实际上,MongoDB的索引或多或少类似于其他关系数据库中使用的索引。

    The fact is that the MongoDB defines the indexes at the collection level and supports indexing on any fields in a MongoDB collection.

    事实是,MongoDB在集合级别定义了索引,并支持在MongoDB集合中的任何字段上建立索引。

    MongoDB中的默认索引 (Default Index in MongoDB)

    Mongodb provides a default index named _id which acts as a primary key to access any document in a collection. This _id index basically avoids the insertion of 2 documents with the same value for the _id field.

    Mongodb提供了一个名为_id的默认索引,该索引充当访问集合中任何文档的主键。 该_id索引基本上避免插入_id字段具有相同值的2个文档。

    使用createIndex()创建索引 (Creating an Index using createIndex())

    To create an index in MongoDB, run the following command :

    要在MongoDB中创建索引,请运行以下命令:

    db.collection_name.createIndex({field : value })

    To create an index on the field regNo for a student collection, run the command db.student.createIndex({regNo : 1})

    要在字段regNo为学生集合创建索引,请运行命令db.student.createIndex({regNo : 1})

    Following will be the output upon running the above command :

    运行上述命令后,将显示以下输出:

    {
    	"createdCollectionAutomatically": false,
    	"numIndexesBefore" : 1,
    	"numIndexesAfter" : 2,
    	"ok" : 1
    }
    Creating Index in MongoDB

    We can also create Index on multiple fields by running a single command. The command will be : db.student.createIndex({regNo : 1, address : -1})

    我们还可以通过运行单个命令在多个字段上创建索引。 该命令将是: db.student.createIndex({regNo : 1, address : -1})

    Creating Index in MongoDB

    MongoDB中的索引类型 (Types of Indexes in MongoDB)

    Index TypeDescription
    Single field indexUsed to create an index on a single field and it can be a user defined as well apart from the default _id one.
    Compound indexMongoDB supports the user-defined indexes on multiple fields.
    Multi key indexMongoDB uses multi key indexes basically to store the arrays. MongoDB creates a separate index for each element in an array. MongoDB intelligently identifies to create a multi key index if the index contains elements from an array.
    Geospatial indexUsed to support the queries required for the geospatial coordinate data.
    Text indexThis index is used to search for a string content in a collection
    Hashed indexUsed for hash based Sharding
    索引类型 描述
    单场索引 用于在单个字段上创建索引,除了默认的_id之外,它还可以是用户定义的。
    复合指数 MongoDB在多个字段上支持用户定义的索引。
    多键索引 MongoDB基本上使用多键索引来存储数组。 MongoDB为数组中的每个元素创建一个单独的索引。 如果索引包含数组中的元素,则MongoDB会智能识别创建多键索引。
    地理空间指数 用于支持地理空间坐标数据所需的查询。
    文字索引 该索引用于在集合中搜索字符串内容
    散列指数 用于基于哈希的分片

    Hence, with all the above features mentioned, Index management is the vital and central part of the MongoDB application.

    因此,鉴于上述所有功能,索引管理是MongoDB应用程序的重要组成部分。

    翻译自: https://www.studytonight.com/mongodb/indexing-in-mongodb

    mongodb在创建索引吗

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  • MongoDB 索引

    千次阅读 2016-12-22 14:56:45
    MongoDB中可以基于数组来创建索引MongoDB为数组每一元素创建索引值。索引支持数组字段的高效查询。索引能够基于字符串,数字数组以及嵌套文档进行创建。本文主要描述索引并给出演示示例。
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    万次阅读 2018-08-21 16:52:42
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    千次阅读 2016-12-28 15:16:20
    因此,MongoDB索引创建有两选择,一是前台方式,一是后台方式。那这两种方式有什么差异呢,在创建索引是是否能观察到索引完成的进度呢。本文将是基于此的描述,同时也描述了索引创建相关的注意事项。 一、...
  • mongodb创建唯一索引

    千次阅读 2020-03-27 16:43:14
    粗略的记录一下: 以下是给scheduleTaskName和isActive两字段加唯一索引 db.scheduleTask.createIndex({scheduleTaskName: 1, isActive: 1},{unique: true}); db.scheduleTask.getIndexes() # 查询结果 [ { "v" : ...
  • MongoDB-创建索引

    千次阅读 2017-09-21 17:07:46
    MongoDB提供了多样性的索引支持,索引信息被保存system.indexes中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL等关系型数据库一样。举栗子,给age添加索引(1为升序,-1为降序)db.test.ensureIndex({"age":1}...
  • 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每文件并选取那些符合查询条件的记录。 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...
  • MongoDB 中文的全文索引

    万次阅读 2018-04-26 12:04:03
    MongoDB 从3.2 版本以后添加了对中文索引的支持: 官网链接:...创建集合textIndexTest: 插入下面四条数据: db.textIndexTest.insert({author:&quot;...
  • 目录 1、_id索引: ...是绝大多数集合默认建立索引,对于每插入的数据,MongoDB都会自动生成一条唯一的_id字段 。 2、单键索引: 单键索引是最普通的索引,与_id索引不同,单键索引不会自动创...
  • mongodb创建索引

    2015-12-01 17:42:24
    其中key是需要建立索引的字段,1代表增序,-1是降序. 2. 创建联合索引 db.collection.createIndex({key1:1,key2:1}) 上述创建索引的命令会锁住数据库的读写操作, 如果期间有大量数据写入,会造成数据库服务器...
  • MongoDB初探-细说索引

    千次阅读 2014-03-22 16:12:57
    一、索引操作 ...MongoDB建立索引是通过ensureIndex操作完成的。下面测试了在使用索引和不使用索引下的性能差别,使用explain函数进行查询性能分析。 插入测试数据: 不使用索引的查询:
  • 一、索引MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样。其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层...
  • MongoDB索引创建

    千次阅读 2017-04-07 10:48:54
    索引的操作 数据库百分之八十的工作基本上都是查询,而索引能帮...在mongoDB中默认是用btree来组织索引文件,并且可以按字段升序/降序来创建,便于排序. 数据准备 for (var i = 1; i ; i++) { db.test.insert({na

空空如也

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mongodb创建多个索引