本文目录一览：
Java架构之MongoDB-索引类型-复合索引
1、请MongoDB的索引六种类型。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
2、复合索引或者是索引的目的是方便后续的查找，在在MongoDB中， 数字1表示i键的索引按升序存储，-1表示j键的索引按照降序方式存储。
3、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
4、假定：对索引 最左匹配原则 耳濡目染的小伙伴一定会 No！ 熟悉B+树底层结构的小伙伴一定会 No！结论是 ： A1： end_time 没命中。
5、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
6、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
mongodb的复合索引是怎么回事?例如db.a.ensureIndex({i:1,j:-1}...
1、复合索引：MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。
2、创建唯一索引 db.collection.ensureIndex（{a：1}，{unique：true}）为a字段建立唯一索引。
3、db.things.ensureIndex（{j：1}）EnsureIndex（）函数自是在索引不存在的情况下才会创建。一旦集合在某一个字段上建立索引后，对该字段的随机查询的访问速度会很快。
4、MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。
5、年1月8日，阿里巴巴以033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。 2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。
6、首先，创建一个数据库保存用户信息。在这个数据库中创建一个名为 users 的集合，并插入一条用户信息。当前没有 users 集合，mongodb 会直接创建它。
Java架构之MongoDB-索引类型-单字段索引
1、请MongoDB的索引六种类型。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
2、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
3、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
4、从上面的执行计划可以看出，多字段等值查询各个字段的组合顺序对应执行计划代价一样。绝大部分用户在创建索引的时候，都是直接按照查询字段索引组合对应字段。
5、对于分片集合，unique不能保证字段的唯一性，因为插入和索引操作对于每个分片都是本地操作。
mongodb是关系型数据库吗
不是。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
不是，是非关系型数据库。是文档形式的数据库，每条记录是一个document。
目前，常见的数据库管理系统主要有Oracle、MySQL、SQLServer、MongoDB等， 这些数据库中，前三种均为关系型数据库，而MongoDB是非关系型的数据库。
mogodb是非关系型（NoSQL）数据库，它文档型数据库。我用过mongodb做了个小项目练习，我简单说说（因为我也了解不深）它与传统数据库的区别吧：最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表，行。
mongodb是关系型数据库吗 MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库。
mongodb为什么没创建索引,他就有索引
索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用索引来限制它必须检查的文档数。
绝大部分用户在创建索引的时候，都是直接按照查询字段索引组合对应字段。 但是，单就这一个查询，这里有个不成文的建议，把区分度更高的字段放在组合索引左边，区分度低的字段放到右边。
MongoDB 支持二维空间索引，因此可以快速及精确地从指定位置获取数据。表结构不明确 在一些传统 RDBMS 中，增加一个字段会锁住整个数据库 / 表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。
Mongodb支持多种index类型，这相对于其他Nosql数据库而言具有很大的优势，它的索引类型比较接近SQL数据库，所以开发者在mongodb中使用索引将是非常便捷的。
如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
MongoDB存储数据并不是按照关系型数据库那种“表格”方式进行存储，取而使用键值对方式进行存储。“每一行”数据由多个键值对的数据组合而成变成记录，并使多条记录组成集合中的数据。
