MongoDB中的索引其实类似于关系型数据库，都是为了提高查询和排序的效率的，并且实现原理也基本一致。由于集合中的键(字段)可以是普通数据类型，也可以是子文档。MongoDB可以在各种类型的键上创建索引。下面分别讲解各种类型的索引的创建，查询，以及索引的维护等。
[b]一、创建索引[/b]
1. 默认索引
MongoDB有个默认的“_id”的键，他相当于“主键”的角色。集合创建后系统会自动创建一个索引在“_id”键上，它是默认索引，索引名叫“_id_”，是无法被删除的。我们可以通过以下方式查看：
var _idIndex = mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key == "_id_");
Console.WriteLine(_idIndex);
2. 单列索引
在单个键上创建的索引就是单列索引，例如我们要在“UserInfo”集合上给“UserName”键创建一个单列索引，语法如下：（1表示正序，-1逆序）
mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "UserName", 1 } }, false);
接着，我们用同样方法查找名为“_UserName_”的索引
var _UserName_Index = mongoCollection.Metadata.Indexes.Single(x => x.Key == "_UserName_");
Console.WriteLine(_UserName_Index);
3.组合索引
另外，我们还可以同时对多个键创建组合索引。如下代码创建了按照“UserId”正序，“UserName”逆序的组合索引:
mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "UserId", 1 }, { "UserName", -1 } }, false);
4.子文档索引
我们可以对文档类型的键创建各种索引，例如单列索引，如下创建用户详细信息“Detail”的单列索引：
mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "Detail", 1 } }, false);
对子文档的键创建组合索引：例如在“Detail.Address”和“Detail.Age”上创建组合索引：
mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "Detail.Address", 1 }, { "Detail.Age", -1 } }, false);
5.唯一索引
唯一索引限制了对当前键添加值时，不能添加重复的信息。值得注意的是，当文档不存在指定键时，会被认为键值是“null”，所以“null”也会被认为是重复的，所以一般被作为唯一索引的键，最好都要有键值对。
对“UserId”创建唯一索引(这时候最后一个参数为“true”)：
mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "UserId", 1 } }, true);
[b]二、维护索引
[/b]
1. 查询索引
通过索引名查询的方式已有介绍。但有时候，我们可能忘记了索引名，怎么查询呢？
下面提供一个遍历全部索引的方法，打印全部索引信息：
foreach (var index in mongoCollection.Metadata.Indexes)
{
Console.WriteLine(index.Value);
}
输出结果示例：
{ "name": "_id_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "_id": 1 } }
{ "name": "_UserId_unique_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "UserId": 1 }, "unique": true, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000005" }
{ "name": "_UserName_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "UserName": 1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000006" }
{ "name": "_Detail.Address_Detail.Age_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "Detail.Address": 1, "Detail.Age": -1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000007" }
{ "name": "_UserId_UserName_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "UserId": 1, "UserName": -1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000008" }
{ "name": "_Detail_", "ns": "myDatabase.UserInfo", "key": { "Detail": 1 }, "unique": false, "_id": "4d8f406ab8a4730b78000009" }
可见，集合的索引也是通过一个集合来维护的。name表示索引名，ns表示索引属于哪个库哪个集合，key表示索引在哪个键上，正序还是逆序，unique表示是否为唯一索引，等等...
2. 删除索引
新手常陷入的误区是，认为集合被删除，索引就不存在了。关系型数据库中，表被删除了，索引也不会存在。在MongoDB中不存在删除集合的说法，就算集合数据清空，索引都是还在的，要移除索引还需要手工删除。
例如，删除名为“_UserName_”的索引：
mongoCollection.Metadata.DropIndex("_UserName_");
下面提供删除除默认索引外其他全部索引的方法:
public void DropAllIndex()
{
var listIndexes = mongoCollection.Metadata.Indexes.ToList();
for (int i = 0; i < listIndexes.Count; i++)
{
if (listIndexes[i].Key != "_id_")
{
mongoCollection.Metadata.DropIndex(listIndexes[i].Key);
}
}
}
[b]三、索引的效率[/b]
MongoDB的索引到底能不能提高查询效率呢？我们在这里通过一个例子来测试。比较同样的数据在无索引和有索引的情况下的查询速度。
首先，我们通过这样一个方法插入10W条数据:
public void InsertBigData()
{
var random = new Random();
for (int i = 1; i < 100000; i++)
{
Document doc = new Document();
doc["ID"] = i;
doc["Data"] = "data" + random.Next(100000);
mongoCollection.Save(doc);
}
Console.WriteLine("当前有" + mongoCollection.FindAll().Documents.Count() + "条数据");
}
然后，实现一个方法用来创建索引:
public void CreateIndexForData()
{
mongoCollection.Metadata.CreateIndex(new Document { { "Data", 1 } }, false);
}
还有排序的方法：
public void SortForData()
{
mongoCollection.FindAll().Sort(new Document { { "Data", 1 } });
}
运行测试代码如下:
static void Main(string[] args)
{
IndexBLL indexBll = new IndexBLL();
indexBll.DropAllIndex();
indexBll.DeleteAll();
indexBll.InsertBigData();
Stopwatch watch1 = new Stopwatch();
watch1.Start();
for (int i = 0; i < 1; i++) indexBll.SortForData();
Console.WriteLine("无索引排序执行时间：" + watch1.Elapsed);
indexBll.CreateIndexForData();
Stopwatch watch2 = new Stopwatch();
watch2.Start();
for (int i = 0; i < 1; i++) indexBll.SortForData();
Console.WriteLine("有索引排序执行时间：" + watch2.Elapsed);
}
最后执行程序查看结果：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201307/201307101158096.jpg[/img]
多次测试表明在有索引的情况下，查询效率要高于无索引的效率。
作者：李盼（Lipan）
出处：[Lipan] （http://www.cnblogs.com/lipan/）
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