稀疏索引

稀疏索引只包含具有索引字段的文档的条目，即使索引字段包含空值。索引会跳过任何缺少索引字段的文档。该索引是“稀疏”的，因为它不包括集合中的所有文档。相比之下，非稀疏索引包含集合中的所有文档，并为不包含索引字段的文档存储空值。

重要的:

MongoDB 提供了创建部分索引的选项 。部分索引提供了稀疏索引功能的超集。部分索引应优先于稀疏索引。

创建稀疏索引

要创建稀疏索引，请使用选项设置为 的db.collection.createIndex() 方法。sparse``true

例如，以下操作在mongoshxmpp_id在集合的字段上创建稀疏索引addresses：

db.addresses.createIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )

该索引不会索引不包含该xmpp_id 字段的文档。

笔记:

不要将 MongoDB 中的稀疏索引与块级 其他数据库中的索引。将它们视为具有特定过滤器的密集索引。

行为

稀疏索引和不完整结果

如果稀疏索引会导致查询和排序操作的结果集不完整，MongoDB 将不会使用该索引，除非显式 hint()指定该索引。

例如，除非明确提示，否则查询{ x: { $exists: false } }不会在字段上使用稀疏索引。x看 集合上的稀疏索引无法返回完整结果详细说明该行为的示例。

如果您包含hint()指定了 稀疏索引当您执行 count()集合中所有文档的操作（即使用空查询谓词）时，即使稀疏索引导致计数不正确，也会使用稀疏索引。

db.collection.insertOne( { _id: 1, y: 1 } );
db.collection.createIndex( { x: 1 }, { sparse: true } );

db.collection.find().hint( { x: 1 } ).count();

要获得正确的计数，请勿hint()使用 稀疏索引对集合中的所有文档进行计数时。

db.collection.find().count();

db.collection.createIndex( { y: 1 } );
db.collection.find().hint( { y: 1 } ).count();

默认情况下稀疏的索引

以下索引类型始终是稀疏的

• 2d
• 2dsphere（版本 2）
• 文本
• 通配符

稀疏复合索引

复合索引可以包含不同类型的稀疏索引。索引类型的组合决定了复合索引如何匹配文档。

下表总结了包含不同类型稀疏索引的复合索引的行为：

稀疏和唯一属性

同时具有稀疏属性和唯一属性的索引，可以防止集合中的文档在某个字段上具有重复的值，但允许多个文档省略该字段。

例子

在集合上创建稀疏索引

考虑一个scores包含以下文档的集合：

{ "_id" : ObjectId("523b6e32fb408eea0eec2647"), "userid" : "newbie" }
{ "_id" : ObjectId("523b6e61fb408eea0eec2648"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("523b6e6ffb408eea0eec2649"), "userid" : "nina", "score" : 90 }

该集合在字段上有一个稀疏索引score：

db.scores.createIndex( { score: 1 } , { sparse: true } )

然后，对集合的以下查询scores使用稀疏索引返回字段score小于 ( $lt)的文档90：

db.scores.find( { score: { $lt: 90 } } )

由于userid的文档"newbie"不包含该 score字段，不符合查询条件，因此查询可以使用稀疏索引返回结果：

{ "_id" : ObjectId("523b6e61fb408eea0eec2648"), "userid" : "abby", "score" : 82 }

集合上的稀疏索引无法返回完整结果

考虑一个scores包含以下文档的集合：

{ "_id" : ObjectId("523b6e32fb408eea0eec2647"), "userid" : "newbie" }
{ "_id" : ObjectId("523b6e61fb408eea0eec2648"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("523b6e6ffb408eea0eec2649"), "userid" : "nina", "score" : 90 }

该集合在字段上有一个稀疏索引score：

db.scores.createIndex( { score: 1 } , { sparse: true } )

由于 userid 的文档"newbie"不包含该 score字段，因此稀疏索引不包含该文档的条目。

考虑以下查询以返回集合中的所有文档scores （按score字段排序）：

db.scores.find().sort( { score: -1 } )

即使按索引字段排序，MongoDB 也不会选择 稀疏索引来完成查询以返回完整结果：

{ "_id" : ObjectId("523b6e6ffb408eea0eec2649"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("523b6e61fb408eea0eec2648"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("523b6e32fb408eea0eec2647"), "userid" : "newbie" }

要使用稀疏索引，请使用以下命令显式指定索引 hint()：

db.scores.find().sort( { score: -1 } ).hint( { score: 1 } )

使用索引会导致仅返回具有以下字段的文档score：

{ "_id" : ObjectId("523b6e6ffb408eea0eec2649"), "userid" : "nina", "score" : 90 }
{ "_id" : ObjectId("523b6e61fb408eea0eec2648"), "userid" : "abby", "score" : 82 }

提示;

也可以看看：

• explain()
• 分析查询性能

具有唯一约束的稀疏索引

考虑一个scores包含以下文档的集合：

{ "_id" : ObjectId("523b6e32fb408eea0eec2647"), "userid" : "newbie" }
{ "_id" : ObjectId("523b6e61fb408eea0eec2648"), "userid" : "abby", "score" : 82 }
{ "_id" : ObjectId("523b6e6ffb408eea0eec2649"), "userid" : "nina", "score" : 90 }

您可以使用以下操作在字段上创建具有唯一约束和稀疏过滤器的索引：score

db.scores.createIndex( { score: 1 } , { sparse: true, unique: true } )

该索引将允许插入具有唯一字段值score或不包含score字段的文档。因此，考虑到scores集合中的现有文档，索引允许以下插入操作：

db.scores.insertMany( [
   { "userid": "newbie", "score": 43 },
   { "userid": "abby", "score": 34 },
   { "userid": "nina" }
] )

但是，索引不允许添加以下文档，因为文档已存在且score值为82 和90：

db.scores.insertMany( [
   { "userid": "newbie", "score": 82 },
   { "userid": "abby", "score": 90 }
] )

稀疏和非稀疏唯一索引

从 MongoDB 5.0 开始，独特的稀疏 具有相同 键模式的唯一非稀疏索引可以存在于单个集合中

独特且稀疏的索引创建

此示例创建具有相同键模式和不同sparse选项的多个索引：

db.scoreHistory.createIndex( { score : 1 }, { name: "unique_index", unique: true } )
db.scoreHistory.createIndex( { score : 1 }, { name: "unique_sparse_index", unique: true, sparse: true } )

基本和稀疏索引创建

您还可以使用相同的键模式（带或不带稀疏选项）创建基本索引：

db.scoreHistory.createIndex( { score : 1 }, { name: "sparse_index", sparse: true } )
db.scoreHistory.createIndex( { score : 1 }, { name: "basic_index" } )