Indexation : Maximiser les Performances
L'indexation dans MongoDB utilise des structures de type B-tree pour accélérer les recherches, les tris et les filtrages sur les champs les plus utilisés.
L’indexation repose sur des B-trees, ce qui permet à MongoDB de réduire le nombre de documents inspectés lors d’une requête.
Consequence architecture
Un index améliore les lectures, mais il ajoute un coût d’écriture : chaque insert / update / delete peut devoir mettre à jour l’index.
Mécanisme simplifié
- MongoDB analyse les valeurs d’un champ.
- Il construit une structure arborescente pour localiser les documents plus vite.
- Lors d’une requête, il parcourt l’index plutôt que toute la collection.
Exemples utiles
// Index simple
db.utilisateurs.createIndex({ nom: 1 });
// Index composé
db.utilisateurs.createIndex({ nom: 1, ville: 1 });Vérification
db.utilisateurs.find({ nom: "John" }).explain("executionStats");Suppression
db.utilisateurs.dropIndex({ nom: 1 });Cas d’usage
- recherches fréquentes sur
email - tris sur
date - filtres métiers récurrents
Ce qu’il ne faut pas indexer
- champs à cardinalité très faible sans vraie requête filtrante
- collections tiny où le scan complet reste peu coûteux
MongoDB
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