一讯檐、 索引類型

（一）、單鍵索引

在一個鍵上創(chuàng)建的索引就是單鍵索引染服，單鍵索引是最常見的索引别洪，如MongoDB默認創(chuàng)建的_id的索引就是單鍵索引。

（二）肌索、復(fù)合索引

在多個鍵上建立的索引就是復(fù)合索引

（三）蕉拢、多建索引

如果在一個值為數(shù)組的字段上面創(chuàng)建索引特碳， MongoDB會自己決定，是否要把這個索引建成多鍵索引

（四）晕换、地理空間索引

MongoDB支持幾種類型的地理空間索引午乓。其中最常用的是 2dsphere 索引（用于地球表面類型的地圖）和 2d 索引（用于平面地圖和時間連續(xù)的數(shù)據(jù)）

（五）、全文索引

全文索引用于在文檔中搜索文本闸准，我們也可以使用正則表達式來查詢字符串益愈，但是當(dāng)文本塊比較大的時候，正則表達式搜索會非常慢夷家，而且無法處理語言理解的問題（如 entry 和 entries 應(yīng)該算是匹配的）蒸其。使用全文索引可以非常快地進行文本搜索库快，就如同內(nèi)置了多種語言分詞機制的支持一樣摸袁。創(chuàng)建索引的開銷都比較大，全文索引的開銷更大义屏。創(chuàng)建索引時靠汁，需后臺或離線創(chuàng)建

（六）、哈希索引

哈希 索引可以支持相等查詢闽铐，但是 哈希 索引不支持范圍查詢蝶怔。您可能無法創(chuàng)建一個帶有 哈希 索引鍵的復(fù)合索引或者對 哈希 索引施加唯一性的限制。但是兄墅，您可以在同一個鍵上同時創(chuàng)建一個 哈希 索引和一個遞增/遞減(例如踢星，非哈希)的索引，這樣MongoDB對于范圍查詢就會自動使用非哈希的索引

二隙咸、 索引屬性

(一)沐悦、唯一索引

1. 唯一索引可以拒絕保存那些被索引鍵的值已經(jīng)重復(fù)的文檔。
2. 默認情況下扎瓶，MongoDB索引的 unique 屬性是 false 所踊。如果對復(fù)合索引施加唯一性的限制，那么MongoDB就會強制要求 復(fù)合 值的唯一性概荷，而不是分別對每個單獨的值要求唯一秕岛。
3. 唯一性的限制是針對一個集合中不同文檔的。也即误证，唯一索引可以防止 不同 文檔的被索引鍵上存儲相同值继薛，但是它不禁止同一篇文檔在被索引鍵存儲的數(shù)組里存儲的元素或者內(nèi)嵌文檔是相同的值。
4. 在同一篇文檔存儲重復(fù)數(shù)據(jù)的情況下愈捅，重復(fù)的值只會被存入索引一次遏考。
5. 如果一篇文檔不包含唯一索引的被索引鍵，那么索引默認會為該文檔存儲一個null值蓝谨。由于唯一性的限制灌具，MongoDB將只允許有一篇可以不包含被索引鍵青团。如果超過一篇文檔不包含被索引鍵或沒有值，那么會拋出鍵重復(fù)(duplicate key)錯誤導(dǎo)致索引創(chuàng)建失敗咖楣《桨剩可以組合使用唯一性和稀疏索引的特性來過濾那些包含null值的文檔以避免這個錯誤。

（二）诱贿、稀疏索引(Sparse Indexes)

1. 稀疏索引會跳過所有不包含被索引鍵的文檔娃肿。這個索引之所以稱為 “稀疏” 是因為它并不包括集合中的所有文檔。與之相反珠十，非稀疏的索引會索引每一篇文檔料扰，如果一篇文檔不含被索引鍵則為它存儲一個null值。
2. 如果一個索引會導(dǎo)致查詢或者排序的結(jié)果集是不完整的焙蹭，那么MongoDB將不會使用這個索引晒杈，除非用戶使用 hint() 方法來顯示指定索引。例如壳嚎，查詢 { x: { $exists: false } } 將不會使用 x 鍵上的稀疏索引桐智，除非顯示的hint。
3. 2dsphere (version 2), 2d 和 text 這些索引總是稀疏的烟馅。
4. 只要一個文檔里有至少一個被索引鍵，稀疏且只包含有遞增/遞減索引鍵的復(fù)合索引就會索引這篇文檔然磷。
5. 至于稀疏且包含有地理索引鍵(例如 2dsphere, 2d)以及遞增/遞減索引鍵的復(fù)合索引郑趁，只有地理索引鍵的存在與否能決定一篇文檔是否被索引。
6. 至于稀疏且包含了全文索引鍵和其他遞增/遞減索引鍵的復(fù)合索引姿搜，只有全文索引鍵的存在與否能決定是否索引該文檔寡润。
7. 一個稀疏且唯一的索引，可以防止集合中的文檔被索引鍵中出現(xiàn)重復(fù)值舅柜，同時也允許多個文檔里不包含被索引鍵

（三）梭纹、 局部索引(Partial Indexes)

1. 這是3.2.0版本以后新增的
2. 只會對Collections滿足條件partialFilterExpression的文檔進行索引
3. 使用該索引，會在一定程度上減少存儲空間和創(chuàng)建索引和維護性能降低的成本

（四）致份、 TTL索引

1. TTL 集合支持失效時間設(shè)置变抽，當(dāng)超過指定時間后，集合自動清除超時的文檔氮块，這用來保存一些諸如session會話信息的時候非常有用绍载，或者存儲緩存數(shù)據(jù)使用。**但刪除會有延時 **
2. 索引的字段必須是一個日期的 bson 類型
3. 你不能創(chuàng)建 TTL 索引滔蝉，如果要索引的字段已經(jīng)在其他索引中使用击儡。否則超時后文檔不會被自動清除。
4. 索引不能包含多個字段

三蝠引、 索引屬性選項配置

（一）阳谍、options全局選項（適用于所有索引）

（二）、 全文（文本）索引選項

備注：其他索引屬性見官網(wǎng)

四送悔、 查看索引

語法：db.collection.getIndexes()

示例：
db.index_test.getIndexes()
輸出：
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "usercenter_test.index_test"
    }
]

可以看出_id字段是默認建立了索引的

五、建立索引

從3.0版本后使用 db.collection.createIndex()代替db.collection.ensureIndex()

**語法：db.collection.createIndex(keys, options) **

參數(shù)說明：

1. keys: {字段名1：ascending,... 字段名n：ascending}: ascending 設(shè)為1 標(biāo)識索引升序爪模，-1降序
2. options : 設(shè)置索引選項欠啤，如設(shè)置名稱、設(shè)置成為唯一索引

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

db.index_test.insert({"name":"2","age":53,"sex":1})
db.index_test.insert({"name":"3","age":19,"sex":0})
db.index_test.insert({"name":"4","age":20,"sex":2})
db.index_test.insert({"name":"5","age":63,"sex":5})
db.index_test.insert({"name":"6","age":18,"sex":0})
db.index_test.insert({"name":"7","age":98,"sex":1})
db.index_test.insert({"name":"8","age":76,"sex":1})
db.index_test.insert({"name":"9","age":7,"sex":2})
db.index_test.insert({"name":"l0","age":15,"sex":1})
db.index_test.insert({"name":"l","age":23,"sex":1})

（一）屋灌、 單一鍵上創(chuàng)建普通索引

語法： db.collections.createIndex({"字段名":1或-1},{options})

示例：
db.index_test.createIndex({"age":1})

執(zhí)行成功后可以看到返回的numIndexesAfter比numIndexesBefore大

1洁段、單鍵索引與查詢字段設(shè)置對查詢性能的影響

**示例1：查詢字段不包含索引字段 **

db.index_test.find({"sex":1}).explain("executionStats")

可以看到其 winningPlan.stage=COLLSCAN是全表掃描

**示例2：查詢字段同時包含索引字段和非索引字段 **

db.index_test.find({"age":{"$gte":10},"sex":1}).explain("executionStats")

雖然 winningPlan.stage=FETCH以及winningPlan.inputStage.stage =IXSCAN，但是其totalKeysExamined和totalDocsExamined都比nReturned大共郭，說明在查詢的時候進行了一些沒有必要的掃描祠丝。

**示例3：查詢字段同時只包含索引字段 **

db.index_test.find({"age":{"$gte":10}}).explain("executionStats")

可以看到返回中的

winningPlan.stage=FETCH(根據(jù)索引去檢索指定document )
winningPlan.inputStage.stage =IXSCAN(索引掃描)
executionStats.nReturned=totalKeysExamined=totalDocsExamined=9表示該查詢使用的根據(jù)索引去查詢指定文檔
(nReturned:查詢返回的條目,totalKeysExamined:索引掃描條目,totalDocsExamined:文檔掃描條目)

<font color="red">總結(jié)：在設(shè)置查詢字段時應(yīng)盡量只設(shè)置建立了索引的字段 </font>

2、單鍵索引與查詢時排序字段的設(shè)置對查詢性能的影響

**示例1：排序字段不包含索引字段 **

 db.index_test.find({"age":20}).sort({"sex":-1}).explain()

返回中的winningPlan.stage=SORT 即查詢后需要在內(nèi)存中排序再返回

**示例2：排序字段同時包含索引字段和非索引字段 **

db.index_test.find({"age":20}).sort({"age":1,"sex":1}).explain()

結(jié)果與上面一樣

**示例3：排序字段只包含一個單個索引字段 **

db.index_test.find({"age":20}).sort({"age":1}).explain()

可以看到winningPlan.stage變?yōu)榱薋ETCH(使用索引)

**示例4：排序字段包含多個單個索引字段 **

db.index_test.find({}).sort({"sex":1,"age":1}).explain("executionStats")
db.index_test.find({}).sort({"age":1,"sex":1).explain("executionStats")

可以看到這種情況winningPlan.stage為sort即索引在排序中沒有起到作用落塑，這說明單鍵索引在多個字段排序時沒有作用纽疟。

<font color="red">總結(jié):</font>

1. <font color="red">排序操作可以通過從索引中按照索引順序獲取文檔的方式來保證結(jié)果的有序性。如果查詢計劃器(planner)無法從索引中得到排序順序憾赁，那么它將需要在內(nèi)存中排序（winningPlan.stage=SORT）結(jié)果污朽。</font>
2. <font color="red">在多個字段上做排序時需要使用復(fù)合索引</font>

(二)、創(chuàng)建復(fù)合索引

語法： db.collections.createIndex({"字段名1":1或-1,...,"字段名n":1或-1},{options})

示例：
db.index_test.dropIndexes() //先刪除原來創(chuàng)建的索引
db.index_test.createIndex({"age":1,"sex":1}) //在age和sex上創(chuàng)建復(fù)合索引

創(chuàng)建成功后龙考，通過db.index_test.getIndexes() 可看到創(chuàng)建的復(fù)合索引其實只是一個索引蟆肆，其key是{"age" : 1,"sex" : 1}矾睦；而不是多個。

1. 復(fù)合索引與查詢字段設(shè)置對查詢性能的影響

**示例1：查詢字段只包含創(chuàng)建復(fù)合索引字段中的部分字段 **

db.index_test.dropIndexes() //先刪除原來創(chuàng)建的索引
db.index_test.createIndex({"age":1,"sex":1}) //在age和sex上創(chuàng)建復(fù)合索引

然后分別執(zhí)行

db.index_test.find({"age":1}).explain()
db.index_test.find({"sex":1}).explain()

可以看到第一句執(zhí)行返回的winningPlan.stage=FETCH;且winningPlan.inputStage.stage=IXSCAN;indexName=age_-1_sex_1

而第二句執(zhí)行返回的wininigPlan.stage=COLLSCAN

這好像說明查詢條件只是復(fù)合索引key中部分字段時炎功，索引只對創(chuàng)建時指定的第一個字段有作用枚冗。接下來我們先刪除原有的索引，然后在age,name,sex三個字段上創(chuàng)建一個復(fù)合索引再來看看蛇损。

db.index_test.dropIndexes()
db.index_test.createIndex({"age":-1,"name":1,"sex":1})
db.index_test.find({"age":"1"}).explain() //第1條查詢
db.index_test.find({"sex":"1"}).explain() //第2條查詢
db.index_test.find({"age":"1","sex":1}).explain()//第3條查詢
db.index_test.find({"name":"1","sex":1}).explain()//第4條查詢

可以看到第1條以及第3條查詢返回的都是winningPlan.stage=FETCH;而第2條和第4條查詢返回的都是winningPlan.stage=COLLSCAN

<font color="red">總結(jié)：</font>

查詢條件只是復(fù)合索引key中部分字段時赁温，如果想要復(fù)合索引起到優(yōu)化的作用則必須包含創(chuàng)建復(fù)合索引時指定的第1個字段；如上面的示列中的字段"age"

2. 復(fù)合索引與排序字段設(shè)置對查詢性能的影響

**示例1：排序字段只包含創(chuàng)建復(fù)合索引字段中的部分字段 **

db.index_test.find().sort({"age":-1}).explain()
db.index_test.find().sort({"age":1}).explain()
db.index_test.find().sort({"name":1}).explain()
db.index_test.find().sort({"sex":1}).explain()
db.index_test.find().sort({"age":-1,"name":1}).explain()
db.index_test.find().sort({"name":1,"sex":1}).explain()
db.index_test.find().sort({"age":-1,"sex":1}).explain()

上面的只有第1,2,5 返回的winningPlan.stage= FETCH 淤齐；其他都是=sort
這說明排序字段只包含創(chuàng)建復(fù)合索引字段中的部分字段時排序鍵的順序必須和它們在索引中的排列順序 一致股囊，且不能跳躍(即第一個字段必須有，且不能跳過中間的字段)

接下來再看下面的查詢情況

db.index_test.find().sort({"age":1,"name":-1}).explain()
db.index_test.find().sort({"age":-1,"name":-1}).explain()

第1條返回的winningPlan.stage= FETCH;而第2條winningPlan.stage= SORT;這說明sort中指定的所有鍵的排序順序(例如遞增/遞減）必須和索引中的對應(yīng)鍵的排序順序 完全相同, 或者 完全相反

<font color="red">總結(jié)</font>

可以指定在索引的所有鍵或者部分鍵上排序更啄。但是稚疹，排序鍵的順序必須和它們在索引中的排列順序 一致

sort中指定的所有鍵的排序順序(例如遞增/遞減）必須和索引中的對應(yīng)鍵的排序順序 完全相同, 或者 完全相反

創(chuàng)建唯一索引

參考文章

索引策略