本系列文章翻译自《50 Tips and Tricks for MongoDB Developers》，暂时没有找到中文版，反正自己最近也在深入学习mongodb，所以正好拿来翻译一下。一方面加强自己学习的效果，另一方面让大 家也一起来体验一下需要我们这些mongodb使用者需要注意的地方。

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首先声明自己的英文水平不是太高，加之有些英文翻译成中文也找不到合适的词来表达，所以在文章中可能会出现英文原词，或者说有些地方的翻译会有些生 硬，也就是说会出现直译的地方。翻译该书的主要目的是为大家学习探讨用的，如果有翻译不精准的地方，或者说有更加精准的翻译，还请大家指出，我会及时的更 正的，在此先谢过各位了。

Tip#22.Use indexes to do more with less memory

通过索引实现用较少的内存做更多的事情

图22.1是一张查询请求的示意图。

 

图22.1 查询流程图

假设你有一台机器，有256G的数据，16G的内存。大部分数据在一个集合中，并且你正在查询这个集合。mongodb会怎么做呢？

假设每页包含4K的数据。

mongodb将第一页从磁盘加载到内存中，然后和你的查询比较。然后再加载一页，和你的查询比较，再加载一页。这样会加载整个256G的数据。没有什么捷径，不查看文档，它不知道那个文档是匹配查询请求的，因此它必须要查看所有的文档才会知道那些文档是符合查询条件的。因此，需要加载所有256G的数据到内存中（操作系统需要把旧的数据交换出内存，需要加载新的数据）。这样会花费很长的时间。

如何才能避免在一次查询中不加载所有256G数据到内存呢？我们可以告诉mongodb在字段x上建立索引，mongodb会建立一棵树，保存字段的值。mongodb会预处理这些数据，将集合中x字段的值都加到一个有序数中（如图22.2）。树的每个节点包含一个x的值，和指向包含x值的文档的指针。

 

图22.2 有序B树

树只包含一个执行文档的指针，而不是文档本身，意味着索引要比整个集合小很多。

当你的查询中包含x字段的时候，mongodb会注意到查询条件中包含一个索引字段x，会通过有序树来查询x。现在，不是查找每一个文档了。mongodb就回问，x是大于当前节点的值？还是小于当前节点的值？如果大于，就去右节点中继续找；如果小于，就去左节点中继续找。将会以这种方式继续查找，直到找到节点值是x的节点。如果找到了，就会根据节点指针找到对应的文档，返回文档（如图22.3）。

 

图22.3 一个包含值的索引指向一个文档

如果不使用索引，我们需要加载6400万页的数据到内存中。

 

Pages of data: 256G/(4KB/page)=64 million pages 

 

假设我们的索引是80G。索引是2000万页。

 

Numbers of pages in our index: 80G/(4KB/page)=20 million pages 

因为索引是有序的，意味着我们不用查找每一个。我们只需要加载特定的节点。那么是多少呢？

 

Numbers of pages of the index that must be loaded into memory: len(20,000,000)=17 pages 

从6400万页下降到17页！

当然了，不只是17页。一旦我们在索引中找到结果，就需要将对应的文档加载到内存中，因此还需要加载文档大小的页。和之前的整个集合相比，还是小了很多。

希望你现在可以想象出索引对于加快查询的帮助有多么大了。

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