哈希索引与TTL索引

哈希索引

哈希索引是MongoDB中一种特殊的单字段索引类型，它使用哈希函数对索引字段的值进行哈希计算，并将哈希结果存储在索引中。与常规的B树索引不同，哈希索引不支持范围查询，但可以提供更快的等值查询性能。

哈希索引的主要特点包括：

1. 仅支持精确匹配查询（$eq），不支持范围查询（$gt, $lt等）
2. 不支持多键索引（数组字段）
3. 哈希值分布均匀，可以减少热点问题
4. 索引大小固定，因为所有哈希值的长度相同

创建哈希索引的语法：

db.collection.createIndex({ field: "hashed" })

示例：为用户表的username字段创建哈希索引

db.users.createIndex({ username: "hashed" })

哈希索引特别适合以下场景：

• 等值查询频繁且数据分布不均匀的字段
• 需要分散写入负载的情况
• 不需要范围查询的字段

需要注意的是，哈希索引不支持复合索引，也不能与其他索引类型组合使用。当使用哈希索引进行查询时，查询计划器会自动选择哈希索引进行精确匹配查询。

TTL索引

TTL（Time To Live）索引是MongoDB提供的一种特殊索引，允许自动删除集合中的过期文档。这种索引对于管理临时数据（如会话信息、日志、缓存等）非常有用，可以自动清理过期的数据，减少手动维护的工作量。

TTL索引的主要特点：

1. 基于日期类型的字段
2. 自动删除过期文档的后台线程默认每分钟运行一次
3. 可以指定文档的存活时间（秒数）
4. 只能针对单个字段创建

创建TTL索引的基本语法：

db.collection.createIndex({ field: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })

示例1：创建24小时后过期的日志索引

db.logs.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 86400 })

示例2：创建1小时后过期的会话索引

db.sessions.createIndex({ lastAccessed: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })

TTL索引的工作原理：

1. MongoDB会定期（默认60秒）检查TTL索引
2. 对于索引字段的值是日期类型的文档，MongoDB会将其与当前时间比较
3. 如果当前时间超过字段值加上expireAfterSeconds，则删除该文档

重要注意事项：

• 如果字段不是日期类型或包含非日期值，文档不会被自动删除
• 如果文档的索引字段不存在，文档不会被自动删除
• 删除操作是异步的，可能会有延迟
• 副本集中的删除操作只会在主节点执行，然后通过oplog同步到从节点

高级用法：动态TTL 可以通过在文档中存储不同的过期时间来实现动态TTL控制：

// 文档中包含expireAt字段，指定具体的过期时间
db.events.insertOne({
  message: "System maintenance",
  expireAt: new Date("2023-12-31T23:59:59Z")
})

// 创建TTL索引，expireAfterSeconds设为0表示使用字段中的具体日期
db.events.createIndex({ expireAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 0 })

哈希索引与TTL索引的比较

虽然哈希索引和TTL索引都是MongoDB的特殊索引类型，但它们解决的问题完全不同：

实际应用中可以结合使用这两种索引。例如，在一个消息队列系统中：

// 对消息ID创建哈希索引加速查找
db.messages.createIndex({ messageId: "hashed" })

// 对过期时间创建TTL索引自动清理
db.messages.createIndex({ expiresAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 0 })

性能考虑与最佳实践

哈希索引的性能考虑：

1. 哈希冲突：虽然概率很低，但理论上可能存在不同值哈希相同的情况
2. 内存使用：哈希索引通常比B树索引占用更多内存
3. 写入开销：需要计算哈希值，写入性能略低于普通索引

TTL索引的性能考虑：

1. 删除操作会增加系统负载，特别是在大量文档同时过期时
2. 频繁的小批量删除比单次大批量删除对系统影响更小
3. 过期时间设置应考虑业务高峰期，避免在高峰期大量删除

最佳实践：

1. 哈希索引适合高基数且查询模式为精确匹配的字段
2. TTL索引的过期时间应根据业务需求仔细设置
3. 对于TTL索引，建议使用具体的过期时间字段（expireAt模式）而不是固定存活时间
4. 监控TTL索引的删除性能，特别是在数据量大的情况下

示例：监控TTL索引性能

// 查看TTL索引的删除统计
db.serverStatus().metrics.ttl

// 示例输出可能包含：
{
  "deletedDocuments" : NumberLong(1250),
  "passes" : NumberLong(42)
}

实际应用案例

案例1：用户会话管理系统

// 创建会话集合
db.sessions.createIndex({ sessionToken: "hashed" })  // 快速查找会话
db.sessions.createIndex({ lastActivity: 1 }, { expireAfterSeconds: 1800 })  // 30分钟不活动则过期

// 更新会话活动时间
db.sessions.updateOne(
  { sessionToken: "abc123" },
  { $set: { lastActivity: new Date() } }
)

案例2：临时验证码存储

// 创建验证码集合
db.verificationCodes.createIndex({ phone: "hashed" })  // 快速查找手机号验证码
db.verificationCodes.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 300 })  // 5分钟后过期

// 插入验证码
db.verificationCodes.insertOne({
  phone: "+1234567890",
  code: "123456",
  createdAt: new Date()
})

案例3：缓存系统实现

// 创建缓存集合
db.cache.createIndex({ key: "hashed" })  // 快速缓存查找
db.cache.createIndex({ expiresAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 0 })  // 动态过期时间

// 设置缓存值
function setCache(key, value, ttlSeconds) {
  db.cache.updateOne(
    { key: key },
    { 
      $set: { 
        value: value,
        expiresAt: new Date(Date.now() + ttlSeconds * 1000)
      }
    },
    { upsert: true }
  )
}

// 获取缓存值
function getCache(key) {
  const doc = db.cache.findOne({ key: key })
  return doc ? doc.value : null
}

高级主题：TTL索引的内部机制

MongoDB的TTL索引实际上是一种特殊的单字段索引，其内部实现依赖于以下几个关键组件：

1. 后台线程：MongoDB有一个专门的TTL线程，默认每分钟唤醒一次
2. 索引扫描：线程会扫描TTL索引，找出符合删除条件的文档
3. 批量删除：每次执行会删除一批文档，避免长时间占用资源
4. 负载控制：如果过期文档太多，会分多次删除，防止系统过载

可以通过以下命令调整TTL线程的运行间隔（需要重启mongod）：

// 在配置文件中设置TTL监视器运行间隔（秒）
storage:
  ttlMonitorSleepSecs: 30

对于特别大的集合，可能需要调整TTL删除的批量大小：

// 在配置文件中设置每次TTL删除的文档数量
storage:
  ttlMonitorBatchSize: 500

限制与注意事项

哈希索引的限制：

1. 不能用于分片键（MongoDB 4.4及更早版本）
2. 不支持多键索引（数组字段）
3. 不能用于复合索引
4. 不支持排序操作

TTL索引的限制：

1. 不能用于固定集合（capped collection）
2. 不能用于使用_id字段
3. 在分片集群上，TTL索引需要片键包含索引字段
4. 删除操作不是实时的，可能有延迟

特殊场景处理：

1. 对于分片集合，TTL索引的字段必须包含在片键中或片键是索引的前缀
2. 在故障转移时，TTL删除可能会延迟
3. 当系统负载高时，TTL删除可能会被推迟

示例：分片集合上的TTL索引

// 先启用分片
sh.enableSharding("test")

// 创建分片键（必须包含TTL字段或作为前缀）
sh.shardCollection("test.events", { timestamp: 1, _id: 1 })

// 然后才能创建TTL索引
db.events.createIndex({ timestamp: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })