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mongoDB의 index는 메모리상의 working Set 에  Cache되어 관리된다.

working Set에는 index외에도, 데이타 일부가 cache되지만,   index가 우선 cache되어 성능향상을 시키는 구조이다.

데이타가: type: "restratunt"

loc: [ 37, 132 ] 일 경우,  

<2D index>

db.data..ensureIndex( {loc:'2d', type:1} )

 => $near 나  $maxDistance 가 사용가능하다. 

<2dsphere index>

db.data..ensureIndex( {loc:'2dsphere', type:1} )

=> $near 나 $maxDistance 가 사용가능하다.  $gemetry를 사용할 수 있다.

db.data.find( {loc: {  $near: {   $geomerty: { type: "restaurant",  coordinates:[38,127] },  $maxDistance:2000 }   }})

<text search index>

db.data..ensureIndex( {type:'text'} )

db.data.find( {'$text:{$search:'restaurant'}'} )          //$text앞에 '는 빼도 될듯.

<Index>

mongoDB에서 index 및 멀티index가 가능하다.

(default는 _Id 가 인덱스이다.)

<DB daata>

    db.nameage.find()

    { "_id" : ObjectId("561ddb57e8c49d6d56c71503"), "name" : "kim", "age" : 2 }

인덱스 추가시 

> db.nameage.ensureIndex( {name:1} )  or

MultiKey  index (for array index)  : age가 array라면 자동으로 MultiKey index 가 됨.

   - explain()해보면  isMultiKey: true라고 나옴.

    - name이 array라고 되고, age가 array라도 됨.

=> 단, name과 age 둘 다 array 로 doc insert하면.. insert 실패 남.

    -array 안에 subDoc이 있을 때, .(dot)을 사용해 index 생성가능. names:[  { country:"kor", name:"yong" }, { country:"nz", name:"gary"} ]

     > db.nameage.createIndex( {names.name:1} )

     tip:  subDoc조회시에는 $elemMatch 사용가능.

Unique Index

   > db.nameage.createIndex( {name:1}, {unique:true}  )

   unique index를 만들면서, sparse 옵션을 주면  unique이긴 하지만, 그 필드가 없어도 된다.

 > db.nameage.createIndex( {name:1}, {unique:true, sparse:true} )

    단, sparse index 일 경우, sort()명령에서는 index 사용을 못함.

<Storage Engine>

Mongo서버가---> StorageEngine을 통해서 --> disk에 접근.

MongoDB에는 2가지 storageEngine이 있다.

1. linux기본의  mmap  (이게 3.0에서도 default)

- collection 레벨 locking

- 2의 승수(power of 2) document 생성. (즉, 4,8,16,32  byte단위로 update여유 있게 생성)

2. WiredTiger ( 최근에 인수.)  mongoDB 3.0부터 지원,

        - document 레벨 locking

       -  압축 지원

       -  no in-place Update  (즉, update 하면 doc을 항상 추가함) : 이게 doc 레벨 lockding의 원동력임.

사용법:  시작시  $ mongod  -storageEngine wiredTiger             (-dbpath wT)

user collections에 data가 아래와 같을 때:

  {name:"kim", phone:{mobile:"010-1234", office:"02-1234" }}

  {name:"lee",  phone:{mobie:"010-2222", office:"02-2222" }}

Sub Document

>  db.user.find(  {phone:{mobile:"010-1234", office:"02-1234"}  } )       : mobile, office 순서가 일치해야지만 찾음. Exact match

result:  kim user 1 line.

>  db.user.find(  {phone:{mobile:"010-1234" }}) 

result: no result

Cursor

>  

cur=db.user.find();null;  (null 이 잠시대기함)> while (cur.hasNext()) printjson(cur.next());

> cur.sort( {name:-1}  ).limit(3); ;null;     // limit 3. -> return new Cursor. so need null;

update

대표예제:  db.b2bRawCncity.updateMany({cmId:{$gt:240400007}}, {$set:{cmId:null}} );

>  db.user.update(  {name:"kim"},   { name:"kim2"} )     //문서 전체 udpate. 

result:  kim->kim2  phone은 날아감. (disappear)

  $set

  >  db.user.update(  {name:"kim"},   { $set: { name:"kim2"} )  //just update

 result:  kim->kim2  phone remain.

  $unset

  >  db.user.update(  {name:"kim"},   { $unset: { phone:1} )

  field  phone remove

  $upsert : true   means  => 없을 때 insert 하라는 의미.

  $multi : true   means  => 여러건 update 할 때  필수. default는 한 건만 update.

$type:2    string을 의미함. bson의 저장방식으로 숫자마다 다른 type을 의미함.

$mongo 해서 client접속하면..

>show tables 

  //이 중에서  heart  category(테이블)을

  // user:"kim", pic:1, heart:20, date:'20140303'   이러한 테이블(category)로 가정.  (_id는 자동 삽입됨. _class도 간혹 자동삽입-코드일경우)

> db.heart.find()    -> 전체 record list.

> db.heart.find().sort( {pic:1} )    -> 전체 리스트를 pic필드로 asending 소팅.

> db.heart.find().limit(2)  -> 리스트 중 2개만 출력.   

                             =  db.heart.aggregate({ $limit:2 }) 

> db.heart.distinct("user")   ->  [ "kim", "lee" ]

> db.heart.distinct("user").length   ->   2

> db.heart.aggregate({     $group:{_id:"$pic"}      })  ->  pic필드를 기준으로 그루핑.  ({ => ([{ 이렇게 대괄호 추가가능.(이전버전인듯)

> db.heart.aggregate({     $group:{ _id:"$pic", heartSum:{$sum:"$heart"} }      })  -> 각 그룹별로 heartSum산출.

   -->복합 aggregate

> db.heart.aggregate(    

{$group:{ _id:"$pic", heartSum:{$sum:"$heart"} }},

{$sort:{"hearts":1}},

{$limit:2}

)

//일반적인  Query .

db.inventory.find( { type: 'food', price: { $lt: 9.95 } } )

//aggregate에 Query  추가.

db.heart.aggregate(

bla.. bla..    ,

{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } }

)

///////spring-data-mongo에서 적용시에는

    AggregationOperation match = Aggregation.match(Criteria.where("service").is("EFT").and("source").is("MARKUP"));
    AggregationOperation group = Aggregation.group("card_acceptor").and("amount_sum").sum("amount").and("tran_count").count();
    Aggregation aggregation = newAggregation(match, group);
    AggregationResults<StoreSummary> result = this.mongoTemplate.aggregate(aggregation, "eft_transactions", StoreSummary.class);

spring을 이용해서 mongoDB를 연동할 경우 방법은 다음과 같다.

1. pom.xml 수정 : spring-data-mongodb 추가

         <dependency>

       <groupId>org.springframework.data</groupId>

       <artifactId>spring-data-mongodb</artifactId>

       <version>1.5.1.RELEASE</version>

      참고: http://projects.spring.io/spring-data-mongodb/

2. application-config.xml 수정.   ( 주로 resources/spring/ 밑에 위치)

    2.1 네임스페이스 수정   :  xmlns:mongo 한 줄 및  xsi:schemaLocation 2줄 추가.

    2.2 mongo:db-factory 추가 및  mongoTemplate 추가

   <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"

xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"

xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd

http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd

http://www.springframework.org/schema/data/mongo

        http://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo-1.0.xsd">

<!-- Uncomment and add your base-package here:-->

    <context:annotation-config /> 

    <context:component-scan base-package="my"/> 

    <mongo:mongo host="localhost" port="27017"/>

    <mongo:db-factory   dbname="kcdb"/>   

    <bean id="mongoTemplate" class="org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate">

 <constructor-arg name="mongoDbFactory" ref="mongoDbFactory"/>

    </bean>  

</beans>

3. Vo(value object) 와 유사한   java파일 작성. ( @Document와  @Id를 포함하도록 한다. )

    @Document    //mongoDB에서 persistent한 도메인으로 인식하게 되는 어노테이션. 즉 테이블로 인식.

     public class User{

@Id       // mongoDB의 테이블(category)에서 데이타별 고유id로 자동생성 되는 id에 매핑하기 위함) 

private String id;

private String username;

//setters & getters ... 

}

4. Service에서 mongoTemplate를 이용한 query작성.

  @Service

  public class MongoService implements IMongoService{

@Autowired

private MongoTemplate mongoTemplate;

  public User getUser(String userName) {

Query query = new Query( where("username").is(userName) );

User user=mongoTemplate.findOne(query, User.class);

return user;

}

   }