索引就像书的目录，如果查找某内容在没有目录的帮助下，只能全篇查找翻阅，这导致效率非常的低下；如果在借助目录情况下，就能很快的定位具体内容所在区域，效率会直线提高。 [b]索引简介[/b] 首先打开命令行，输入mongo。默认mongodb会连接名为test的数据库。 可以使用show collections/tables查看数据库为空。 然后在mongodb命令行终端执行如下代码 再查看数据库发现多了system.indexes 和 users两个表，前者即所谓的索引，后者为新建的数据库表。 这样user表中即有了10万条数据。 现在需要查找其中任意一条数据,比如 发现这条数据成功找到，但需要了解详细信息，需要加上explain方法 参数很多，目前我们只关注其中的"nscanned" : 100000和"millis" : 30这两项。 nscanned表示mongodb在完成这个查询过程中扫描的文档总数。可以发现，集合中的每个文档都被扫描了，并且总时间为30毫秒。 如果数据有1000万个，如果每次查询文档都遍历一遍。呃，时间也是相当可观。 对于此类查询，索引是一个非常好的解决方案。 然后再查找user1234 的确有点不可思议，查询在瞬间完成，因为通过索引只查找了一条数据，而不是100000条。 当然使用索引是也是有代价的：对于添加的每一条索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变化时，不仅要更新文档，还要更新级集合上的所有索引。因此，mongodb限制每个集合最多有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上的索引。 [b]小技巧[/b] 如果一个非常通用的查询，或者这个查询造成了性能瓶颈，那么在某字段（比如username）建立索引是非常好的选择。但只是给管理员用的查询（不太在意查询耗费时间），就不该对这个字段建立索引。 [b]复合索引[/b] 索引的值是按一定顺序排列的，所以使用索引键对文档进行排序非常快。 这里先根据age排序再根据username排序，所以username在这里发挥的作用并不大。为了优化这个排序，可能需要在age和username上建立索引。 db.users.ensureIndex({'age':1, 'username': 1}) 这就建立了一个复合索引（建立在多个字段上的索引），如果查询条件包括多个键，这个索引就非常有用。 建立复合索引后，每个索引条目都包括一个age字段和一个username字段，并且指向文档在磁盘上的存储位置。 此时，age字段是严格升序排列的，如果age相等时再按照username升序排列。 [b]查询方式[/b] 点查询（point query） 用于查询单个值（尽管包含这个值的文档可能有多个） 因为我们已经建立好复合索引，一个age一个username，建立索引时使用的是升序排序（即数字1），当使用点查询查找{age：21},假设仍然是10万条数据，可能年龄是21的很多人，因此会找到不只一条数据。然后sort({'username': -1})会对这些数据进行逆序排序，本意是这样。但我们不要忘记建立索引时'username'：1是升序（从小到大）,如果想得到逆序只要对数据从最后一个索引开始，依次遍历即可得到想要的结果。 排序方向并不重要，mongodb可以从任意方向对索引进行遍历。 综上，复合索引在点查询这种情况非常高效，直接定位年龄，不需要对结果进行排序，返回结果。 多值查询（multi-value-query） 查找多个值相匹配的文档。多值查询也可以理解为多个点查询。 如上，要查找年龄介于21到30之间。monogdb会使用索引的中的第一个键"age"得到匹配的结果，而结果通常是按照索引顺序排列的。 与上一个类似，这次需要对结果排序。 在没有sort时，我们查询的结果首先是根据age等于21，age等于22..这样从小到大排序，当age等于21有多个时，在进行usernameA-Z（0-9）这样排序。所以，sort({'username': 1})，要将所有结果通过名字升序排列，这次不得不先在内存中进行排序，然后返回。效率不如上一个高。 当然，在文档非常少的情况，排序也花费不了多少时间。 如果结果集很大，比如超过32MB，MongoDB会拒绝对如此多的数据进行排序工作。 还有另外一种解决方案 也可以建立另外一个索引{'username': 1, 'age': 1}, 如果先对username建立索引，当再sortusername,相当没有进行排序。但是需要在整个文档查找age等于21的帅哥美女，所以搜寻时间就长了。 但哪个效率更高呢？ 如果建立多个索引，如何选择使用哪个呢？ 效率高低是分情况的，如果在没有限制的情况下，不用进行排序但需要搜索整个集合时间会远超过前者。但是在返回部分数据（比如limit（1000）），新的赢家就产生了。 其中可以使用hint指定要使用的索引。 所以这种方式还是很有优势的。比如一般场景下，我们不会把所有的数据都取出来，只是去查询最近的，所以这种效率也会更高。 [b]索引类型[/b] 唯一索引 可以确保集合的每个文档的指定键都有唯一值。 db.users.ensureIndex({'username': 1, unique: true}) 比如使用mongoose框架，在定义schema时，即可指定unique: true. 如果插入2个相同都叫张三的数据，第二次插入的则会失败。_id即为唯一索引，并且不能删除。 稀疏索引 使用sparse可以创建稀疏索引 >db.users.ensureIndex({'email': 1}, {'unique': true, 'sparse': true}) [b]索引管理[/b] system.indexes集合中包含了每个索引的详细信息 db.system.indexes.find() 1.ensureIndex()创建索引 db.users.ensureIndex({'username': 1}) 后台创建索引，这样数据库再创建索引的同时，仍然能够处理读写请求，可以指定background选项。 db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true}) 2.getIndexes()查看索引 其中v字段只在内部使用，用于标识索引版本。 3.dropIndex删除索引 或 全选复制放进笔记> db.users.dropIndex({"username":1})