Índices compostos de curingas

pesquisar usando o padrão de atributo

Opadrão de atributo é uma técnica útil para pesquisar documentos que compartilham características comuns.

Infelizmente, é caro criar muitos índices individuais para cobrir todas as query possíveis. Um índice curinga é uma boa alternativa para criar um grande número de índices individuais, pois um índice curinga pode cobrir com eficiência muitas query em potencial.

Considere um esquema como:

{
     tenantId: <Number>,
     tenantRegion: <Number>,
     customFields: {
                     addr: <String>,
                     name: <String>,
                     blockId: <Number>,
                     ...
     }
    dateOpened: <Date>
 }

Talvez você queira consultar aspectos do campo customFields para locatários que tenham um tenantId específico. Você pode criar uma série de índices individuais:

{ tenantId: 1, “customFields.addr": 1 }
{ tenantId: 1, “customFields.name": 1 }
{ tenantId: 1, “customFields.blockId": 1 }
...

Essa abordagem é difícil de manter e é provável que você atinja o número máximo de índices por collection (64).

Em vez disso, use um índice curinga composto. O índice curinga composto é mais fácil de escrever, mais fácil de manter e é improvável que atinja o limite de collection de 64 índices.

Este exemplo cria um índice curinga composto na collection salesData :

db.runCommand(
   {
       createIndexes: "salesData",
       indexes: [
          {
             key: {
                tenantId: 1,
                "customFields.$**": 1
             },
             name: "tenant_customFields"
          }
       ]
   }
)

O curinga, "customFields.$**", especifica todos os subcampos no campo customFields . O outro termo do índice, tenantId, não é uma especificação curinga; é uma especificação de campo padrão.

Considerações gerais para índices curinga

• Os índices curinga omitem o campo _id por padrão. Para incluir o campo _id em um índice curinga, você deve explicitamente incluí-lo no documento wildcardProjection .

  db.salesData.createIndex(
     { "$**" : 1 },
     { "wildcardProjection" :
        { "_id": 1, "customers.lastName": 1, "customers.FirstName": 1, }
     }
  )

• É possível criar mais de um índice curinga em uma collection.

• Um índice curinga pode cobrir os mesmos campos que outros índices na collection.

• Os índices curinga são escassos. Elas incluem apenas entradas para documentos que contêm o campo indexado.

  O documento não será indexado se todos os campos no índice curinga composto estiverem ausentes.

Considerações sobre o índice curinga composto

• Os índices curinga compostos são índices esparsos.

• Os documentos serão incluídos no índice se não tiverem o campo curinga, mas tiverem um dos campos compostos.

• Os campos de índice, incluindo campos curinga, podem ser classificados em ordem crescente (1) ou decrescente (-1).

Filtrar campos com uma wildcardProjection

Você pode utilizar um wildcardProjection para especificar subcampo individuais.

db.runCommand(
   {
       createIndexes: "salesData",
       indexes: [
          {
             key: {
                tenantId: 1,
                "$**": 1
             },
             name: "tenant_customFields_projection",
             wildcardProjection: {
                "customFields.addr": 1,
                "customFields.name": 1
             }
          }
       ]
   }
)

O termo do índice curinga, "$**", especifica cada campo na collection. O wildcardProjection limita o índice aos campos especificados, "customFields.addr" e "customFields.name".

Você só pode usar um wildcardProjection quando o termo curinga for $**.

Usar um método auxiliar para criar um índice curinga

O MongoDB fornece assistente de shell para a maioria dos reconhecimento de data center. Estes métodos de shell oferecem uma sintaxe simplificada e são funcionalmente equivalentes ao reconhecimento de data center.

O auxiliar de shell para o primeiro exemplo é:

db.salesData.createIndex(
   { tenantId: 1, "customFields.$**": 1 },
   {
      name: "tenant_customFields_shellHelper"
   }
)

O assistente de shell para o segundo exemplo é:

db.salesData.createIndex(
  { tenantId: 1, "$**": 1 },
  { "wildcardProjection": {
        "customFields.addr": 1,
        "customFields.name": 1
     },
     name: "tenant_customFields_projection_helper"
  }
)

Se você quiser comparar os comandos do shell e os banco de dados, deverá eliminar os índices entre as invocações de comando. Você não pode criar o mesmo índice duas vezes, mesmo com nomes diferentes.

Para eliminar um índice, insira o nome do índice e execute db.collection.dropIndex().

db.salesData.dropIndex( "tenant_customFields" )

O comando anterior remove o índice "tenant_customFields" do reconhecimento de data center salesData .

Criar um Índice Curinga Composto Parcial

Para criar um índice curinga composto parcial, você pode usar a partialFilterExpression opção para especificar uma expressão de filtro de forma que o índice inclua somente documentos que correspondam à condição do filtro. partialFilterExpression pode cobrir campos incluídos ou não no índice.

O exemplo a seguir cria um índice curinga composto parcial no campo tenantId e em todos os subcampos no campo customFields , somente em documentos com um tenantRegion de 1.

db.runCommand(
   {
      createIndexes: "salesData",
      indexes: [
         {
            key: {
               tenantId: 1,
               "customFields.$**": 1
            },
            name: "tenant_customFields_partial",
            partialFilterExpression: { tenantRegion: 1 }
         }
      ]
   }
)