DocumentDB 索引记录

Azure Cosmos DB 是一种高度可扩展的多模型数据库服务，它可以处理各种类型和大小的数据，包括关系型、非结构化、半结构化和信息流数据。

其中，DocumentDB 是 Azure Cosmos DB 中的一种文档数据库服务，可以将 JSON 和其他文档储存在云中，并提供具有低延迟、高性能和可伸缩性的 API。

在 DocumentDB 中，索引是一种用于优化查询性能的技术。本文将为您介绍 DocumentDB 索引记录，并详细讲解索引的工作原理和使用方法。

索引的原理

索引是一种特殊的数据结构，用于在数据库中存储和快速查找数据。它通过将表中的数据按照一定的规则存储在索引中，从而加快查询的速度。在 DocumentDB 中，索引是针对属性的，而不是针对整个文档的。

DocumentDB 索引采用了 B-tree 索引结构。B-tree 索引是一种多叉树形结构，其中每个节点最多可以有几百个子节点。节点中存储了索引键的值以及指向其他子节点的指针。这样，就可以通过索引键的值快速定位到索引条目，然后再根据指针找到实际的数据。B-tree 索引具有 O(log N) 的查找时间，因此非常适合于存储大量数据。

在 DocumentDB 中，若某个属性没有索引，则将对其执行全表扫描，这样很容易造成查询性能下降。因此，建立索引是提高查询性能的重要手段。

创建索引

在 DocumentDB 中，可以通过以下方式创建索引：

1. 通过 SDK 创建索引

在使用 DocumentDB 客户端 SDK 操作 DocumentDB 时，可以使用 CreateDocumentCollectionAsync 方法的 documentCollection.IndexingPolicy.IndexingMode 属性设置索引类型。

DocumentDB 索引类型有以下几种：

• Consistent：强一致性索引，是默认索引类型
• Lazy：最终一致性索引
• None：不创建索引

2. 通过 Azure 门户创建索引

在 Azure 门户中，可以通过以下步骤创建索引：

1. 打开 Azure 门户，选择文档数据库的名称。
2. 选择“索引”，然后选择“添加新索引”。
3. 在“单个属性索引”或“复合索引”中定义索引。

注意事项：

1. DocumentDB 最多支持 10 个单属性索引和 5 个复合索引。
2. 索引会增加文档的存储空间，需要权衡索引对文档的大小和读写性能的影响。

索引策略

在通过 SDK 创建索引时，可以使用 CreateDocumentCollectionAsync 方法的 documentCollection.IndexingPolicy 属性设置索引策略。

DocumentDB 索引策略有以下几种：

• Range：范围索引，即对数值数据类型的属性进行索引
• Hash：哈希索引，即对字符串数据类型的属性进行索引
• Spatial：空间索引，即对地理位置数据进行索引

在复合索引中，可以使用多种索引策略。例如，可以将 Range 和 Hash 策略组合成复合索引。

查询索引

在 DocumentDB 中，可以使用以下方式查询索引：

1. 通过 SDK 查询索引

在使用 DocumentDB 客户端 SDK 查询文档时，可以使用 CreateDocumentQuery 方法的 FeedOptions.EnableScanInQuery 属性禁用全表扫描，以提高查询性能。

2. 通过 Azure 门户查询索引

在 Azure 门户中，可以使用 Query Explorer 工具进行查询。在查询语句中，可以使用 SELECT * 或指定属性名等方式来查询索引。

总结

DocumentDB 的索引记录是优化查询性能的重要手段。通过本文的介绍，您了解了 DocumentDB 索引的工作原理、使用方法及索引策略，希望对您使用 DocumentDB 建立索引有所帮助。