Katere napredne strategije indeksiranja podpira MongoDB?

Question

Accepted Answer

Poleg osnovnih indeksov na posameznem polju MongoDB ponuja napredne strategije indeksiranja — **urejanje sestavljenih indeksov (ESR pravilo)**, **pokriti poizvedki**, **delni/razpršeni indeksi**, **TTL indeksi** in še več — ki dramatično vplivajo na zmogljivost poizvedb. Njihovo obvladovanje je ključno za optimizacijo MongoDB-ja v veliki merilu.

## Pravilo ESR za sestavljene indekse

```text
For a compound index supporting a query with Equality, Sort, and Range conditions,
order the fields: EQUALITY → SORT → RANGE (the ESR rule).
```

```js
// query: status = "active" (equality), sort by date (sort), age > 21 (range)
db.users.createIndex({ status: 1, date: 1, age: 1 });   // E, S, R order
db.users.find({ status: "active", age: { $gt: 21 } }).sort({ date: 1 });
// → the index serves equality match, sorted output, and range scan efficiently
```

**Pravilo ESR** (Equality, Sort, Range — enakost, sortiranje, razpon) gradi sestavljene indekse, ki učinkovito služijo filtru, sortiranju in delu z razponom poizvedbe — ključna optimizacijska tehnika.

## Pokrit poizvedki — servirani v celoti iz indeksa

```js
// if a query's filter AND returned fields are ALL in the index, no document fetch needed
db.users.createIndex({ email: 1, name: 1 });
db.users.find({ email: "ann@x.com" }, { name: 1, _id: 0 });  // COVERED
// → answered entirely from the index (very fast — never touches the documents)
```

**Pokrit poizvedek** (vsa filtrirana in projicirana polja v indeksu) je odgovoren iz samega indeksa — izjemno hiter, brez branja dokumentov.

## Specializirane vrste indeksov

```text
PARTIAL  → index only documents matching a filter (smaller, targeted)
  createIndex({ email: 1 }, { partialFilterExpression: { active: true } })
SPARSE   → index only documents that HAVE the field (skip missing)
TTL      → auto-delete documents after a time (sessions, logs, temp data)
  createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })
UNIQUE   → enforce uniqueness (can combine with partial)
MULTIKEY → automatic for array fields (indexes each element)
WILDCARD → index unknown/arbitrary field names ({ "$**": 1 })
HASHED   → for hashed sharding / even distribution
```

## Analiza in vzdrževanje indeksov

```text
✓ explain("executionStats") → verify index use (IXSCAN), check docs examined vs returned
✓ $indexStats → find UNUSED indexes (remove them — they slow writes for no benefit)
✓ Atlas Performance Advisor → suggests indexes based on actual query patterns
✓ Balance: enough indexes for reads, not so many that writes suffer
```

## Zakaj je to pomembno

Napredne strategije indeksiranja so dragoceno znanje na višji ravni za **optimizacijo MongoDB zmogljivosti v veliki merilu**, ki se nadgrajuje na osnovnem indeksiranju.

Čeprav osnovni indeksi pomagajo, je obvladovanje naprednih strategij tisto, kar loči zadosten od odličnega MongoDB zmogljivosti.

**Pravilo ESR** (urejanje polj sestavljenega indeksa kot enakost, sortiranje, razpon) je ključna tehnika za izgradnjo sestavljenih indeksov, ki učinkovito služijo filtru, sortiranju in pogojem razpona poizvedbe skupaj — pogosto veljavna optimizacija, ki ni očitna brez poznavanja pravila. **Pokrit poizvedki** (kjer so vsa filtrirana in vrnjena polja v indeksu, zato je poizvedka odgovorjena iz samega indeksa brez branja dokumentov) zagotavljajo dramatične pospeške za poizvedke, intenzivne pri branju — zmogljiva tehnika.

Poznavање **specializiranih vrst indeksov** — **delni** (indeksiranje samo ujemajočih se dokumentov, manjši in ciljani), **razpršeni** (samo dokumenti s poljem), **TTL** (samodejno potekajući podatki, idealni za seje/dnevnike/začasne podatke), **nadomestni** (za neznana imena polj), **multikey** (samodejno za matrike) in **edinstven** — vam omogoča izbiro pravega indeksa za vsak scenarij, kar optimizira shranjavanje in stroške pisanja, medtem ko služi poizvedbam.

Disciplina **analize in vzdrževanja** (uporaba `explain()` za preverjanje uporabe in učinkovitosti indeksa, `$indexStats` za iskanje in odstranjevanje nerabljenih indeksov, ki nepotrebno upočasnijo pisanje, in orodij kot je Atlas Performance Advisor) je bistvena za ohranjanje učinkovitosti indeksiranja skozi čas.

Ker je indeksiranje najbolj vpliven izključek MongoDB zmogljivosti in ker so napredne strategije (ESR sestavljeno urejanje, pokrit poizvedki, specializirane vrste indeksov in vzdrževanje) tiste, ki jo optimizirajo v veliki merilu, je razumevanje naprednih strategij indeksiranja dragoceno znanje na višji ravni za visoko zmogljiv MongoDB, tema, ki dokazuje globoko strokovno znanje optimizacije, pričakevano za višje vloge, in ena, kjer tehnike, kot so pravilo ESR in pokrit poizvedki, zagotavljajo pomembne, praktične nasledi zmogljivosti.