标签：保存数据 alt b树 情况下 存储 mongodb match 不同 格式
索引类型：
MongoDB有多种索引类型，每种索引类型有其适合的场景。
对于单字段索引而言，升序和降序效果是一样的。
复合索引针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，以此类推。复合索引也能满足单个字段的索引，但仅限复合索引首个字段。
当索引的字段为数组时，创建出的索引为多key索引，多key索引会为数组的每个元素建立一条索引，比如下图所示BillInterceptLifeInfo表中加入一个NeedSyncSiteCodes字段，需要查询NeedSyncSiteCodes中是否包含了某个sitecode就可以利用该字段的多key索引。
实际场景：
拦截件监控代码中，主要的数据在一个拦截件生命期表， 该表记录了拦截件的生命期状态，一个应下发设备表和一个实际下发设备表。
表结构如下：
其中更新应下发设备表是要查询出1.站点信息相符的所有单号，且该单号的2.结束时间大于当前时间，且该3.应下发List中不含即将插入的deviceID才会插入一条记录。
因为需要下发的站点列表和需要下发的设备列表是两个list，无法一起建索引，因此决定建EndTime和NeedSyncSiteCodes的复合索引，NeedSyncSiteCodes也是一个多key索引。
一开始建索引如下：
后：
另外谈下B树（即B-树）和B+树的区别，以及为什么mongodb用B-树而不用B+树。
首先B树结构(细节请自行查阅)如下图：
每个节点存有key对应的data, 每个节点上的n个key有n+1个子节点。
一个m阶的B树每个节点至少有m个孩子。
一棵含有N个总关键字数的m阶的B树的最大高度是log_ceil（m/2）(N+1)/2 + 1。
因此B数的高度相对会下降，而高度下降，定位数据会更快。由于B数节点中存数据，最快查询可为O(1)。
而B+树，如下图：
B+树的特点是，key的副本存储在内部节点，真正的key-data存储在叶子节点上。
n个key的节点指针域是n而不是n+1（mongodb 是n+1）
为了增加区间访问性，B+树的叶子节点两两相连，对于范围查询大大增加了友好度。
B树和B+树在磁盘访问这一点上
B树和B+树各有优缺点，对于mongodb来说，mongdb是一种文档型数据库，使用json格式保存数据，归属于聚合型数据库。适用于数据模型简单，性能要求高的场合。
而mysql之类的关系型数据库，区间访问是很常见的现象，B+树支持区间访问，因此mysql更适合用B+树。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/sylvialucy/p/10981796.html
