MongoDB索引是一种数据结构,可以帮助MongoDB在集合中快速查找数据.索引是一种特殊的文档,它包含集合中的字段值以及该值出现的位置.
MongoDB支持多种类型的索引,包括单字段索引、复合索引、全文本索引等.
索引的作用是提高查询效率,MongoDB在进行查询操作时优先使用索引,从而减少查询时的扫描次数,提高查询效率.同时,索引可以降低MongoDB的写入性能,因为索引会占用磁盘空间和内存.
MongoDB的索引可以分为以下几类：
单字段索引是最基本的索引类型,它可以把集合中的某个字段（如_id）的值与该字段所对应文档的位置关联起来.
例如,以下代码用于在集合students中创建一个_id字段为单字段索引：
db.students.ensureIndex({_id: 1})
复合索引是将多个字段的索引合并到一起,形成一个新的索引.复合索引的查找速度比单字段索引更快.
例如,以下代码用于在集合students中创建一个名字和年龄字段为复合索引：
db.students.ensureIndex({name: 1, age: -1})
在使用复合索引时,需要注意以下几点：
索引键的顺序非常重要,它会直接影响索引的效率.
复合索引包含了多个字段,查询时需要完全满足索引顺序才能进行查找.
唯一索引可以保证集合中某个或某些字段的值是唯一的.
例如,以下代码用于在集合students中创建一个_id字段为唯一索引：
db.students.ensureIndex({_id: 1}, {unique: true})
稀疏索引只包含有索引键的文档,它可以跳过未包含索引键的文档.在某些场景下使用稀疏索引可以大大降低索引建立和查询所需空间.
例如,以下代码用于在集合students中创建一个address字段为稀疏索引：
db.students.ensureIndex({address: 1}, {sparse: true})
全文本索引是特殊的文本索引,它可以帮助MongoDB在文本数据中匹配出最相关的文档.
例如,以下代码用于在集合articles中创建一个content字段为全文本索引：
db.articles.ensureIndex({content: "text"})
在MongoDB中,除了创建索引之外,还需要在查询时使用正确的索引才能发挥出索引的优势.
MongoDB为查询准备一个查询计划,利用该计划确定如何查询集合.查询计划如下：
选择最优的索引,该索引必须包含查询条件中的所有字段.
如果没有合适的索引, MongoDB会返回错误.如果查询条件只涉及到了集合中少量的数据,MongoDB会在查询计划中选择全集合扫描.
如果在索引中查找到了结果,那么MongoDB会选择使用这个索引,这个索引就是所谓的"覆盖索引".
在选择索引时,应该使用查询条件中所有字段的索引,特别是在复合索引中.如果选择不正确的索引,将会导致查询效率低下.
对于单字段索引,只要查询条件中包含该字段,MongoDB就会自动选择正确的索引.对于复合索引,MongoDB会优先选择索引键中最前面的字段.所以呢,在创建复合索引时,应该根据查询条件顺序考虑.
例如,在以下查询中,mongodb将优先选择name字段的单字段索引：
db.students.find({name: "zhangsan", age: 20})
在进行查询优化时,可以使用MongoDB的explain方法查看查询计划.
例如,在以下代码中使用explain方法查看查询计划：
db.students.find({name: "zhangsan", age: 20}).explain()
explain方法返回的结果中包含了查询计划的详细信息,可以帮助我们进行索引优化.
下面给出两个示例：
假设集合中有以下文档：
{ "_id": "1", "name": "zhangsan", "age": 20, "sex": "male" }
{ "_id": "2", "name": "lisi", "age": 21, "sex": "male" }
{ "_id": "3", "name": "zhangsan", "age": 22, "sex": "female" }
{ "_id": "4", "name": "wangwu", "age": 22, "sex": "male" }
{ "_id": "5", "name": "zhangsan", "age": 20, "sex": "female" }
创建一个name和age字段的复合索引：
db.collection.ensureIndex({"name": 1, "age": 1})
{ "_id": "1", "name": "zhangsan", "age": 20, "sex": "male" }
{ "_id": "2", "name": "lisi", "age": 21, "sex": "male" }
{ "_id": "3", "name": "zhangsan", "age": 22, "sex": "female" }
{ "_id": "4", "name": "wangwu", "age": 22, "sex": "male" }
{ "_id": "5", "name": "zhangsan", "age": 20, "sex": "female" }
使用explain方法查看查询计划：
db.collection.find({"name": "zhangsan", "age": 20}).explain()
explain方法返回的结果中,包含了查询计划的详细信息.我们可以从中发现,MongoDB选择了name和age字段的复合索引,也就是我们创建的索引,在查询时发挥了作用.
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