本文是在阅读 MongoDB 官方文档时记录的一些主要概念，更多细节可以查看文中的参考链接。
查看当前 db 索引
db.COLLECTION_NAME.getIndexes()
[ { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "newDB.sites" }, { "v" : 1, "key" : { "name" : 1, "domain" : -1 }, "name" : "name_1_domain_-1", "ns" : "newDB.sites" }]
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单字段索引 single field
在单个字段上创建索引，1 表示升序，-1 表示降序。
对于单字段索引来说，指定升序降序无关紧要，查询时选择升序降序性能是一样的。
但对于复合索引来说，查询需要符合索引的顺序才能走上索引。
# 创建索引db.records.createIndex( { score: 1 } )
# 查询使用索引db.records.find( { score: 2 } )db.records.find( { score: { $gt: 10 } } )
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嵌入式文档的内部字段上的索引
什么是嵌入式字段？就是这个字段的值也是一个文档。MongoDB 支持在嵌入式文档的内部字段上建立索引
# location 是一个文档{ "_id": ObjectId("570c04a4ad233577f97dc459"), "score": 1034, "location": { state: "NY", city: "New York" }}
# 在location下面的state字段上创建索引db.records.createIndex( { "location.state": 1 } )
# 查询db.records.find( { "location.state": "CA" } )db.records.find( { "location.city": "Albany", "location.state": "NY" } )
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在嵌入式文档本身建立的索引
还拿上面例子来讲，可以直接在 location 上面建立索引
{ "_id": ObjectId("570c04a4ad233577f97dc459"), "score": 1034, "location": { state: "NY", city: "New York" }}
# 直接在location上建立索引db.records.createIndex( { location: 1 } )
# 使用索引db.records.find( { location: { city: "New York", state: "NY" } } )
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复合索引 compound
在多个字段上建立的索引，需分别指定每个字段的升降序规则。查询时需要符合升降序规则或符合反向规则，才能走上索引。
复合索引最多只能支持 32 个字段。
复合索引支持前缀查询。
# 文档结构{ "_id": ObjectId(...), "item": "Banana", "category": ["food", "produce", "grocery"], "location": "4th Street Store", "stock": 4, "type": "cases"}
# 建立索引 以item升序 且 stock升序简历索引。含义是，当文档的item值相同时，按stock升序排序db.products.createIndex( { "item": 1, "stock": 1 } )
# 复合索引也支持前缀查询db.products.find( { item: "Banana" } )db.products.find( { item: "Banana", stock: { $gt: 5 } } )
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复合索引的索引顺序
索引以升序（1）或降序（-1）排序顺序存储对字段的引用。对于单字段索引，键的排序顺序无关紧要，因为 MongoDB 可以在任一方向上遍历索引。但是，对于复合索引，属性的顺序决定了索引是否支持结果集的排序。
# 假设符合索引如下db.events.createIndex( { "username" : 1, "date" : -1 } )
# 这个索引支持如下两种查询db.events.find().sort( { username: 1, date: -1 } )db.events.find().sort( { username: -1, date: 1 } )
# 但不支持下面的查询db.events.find().sort( { username: 1, date: 1 } )
# 即只能从索引一头儿查询才能走上索引
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复合索引中的前缀索引
# 假设有如下复合索引{ "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }
# 则可支持下面两种前缀索引查询{ item: 1 }{ item: 1, location: 1 }
# 同时也支持前缀的部分匹配，即如下查询可用上item字段的前缀索引{ item: 1, stock: 1 }
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多键索引 multikey
支持对数组元素内的字段做索引。
# 如果field 是一个数组，则自动建立多键索引，无需特殊指定db.coll.createIndex( { <field>: < 1 or -1 > } )
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但 mongodb 限制不可以在过个数组上做复合索引。
# 下面这种情况，不可以在 {a:1, b:1} 上做索引{ _id: 1, a: [ 1, 2 ], b: [ 1, 2 ], category: "AB - both arrays" }
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文本索引 text
MongoDB 提供文本索引以支持对字符串内容的文本搜索查询。text 索引可以包含任何值为字符串或字符串元素数组的字段。
# 在comments字段上建立文本索引db.reviews.createIndex( { comments: "text" } )
# 在多个字段上建立text索引db.reviews.createIndex( { subject: "text", comments: "text" } )
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文本索引还可以设置支持的语言、控制相关性分数权重排序、限制条目等，更多查看 https://www.mongodb.com/docs/manual/core/index-text/
通配符索引
有时查询的维度可能不固定，会按照多个字段去查询
# 数据文档{ "userMetadata" : { "likes" : [ "dogs", "cats" ] } }{ "userMetadata" : { "dislikes" : "pickles" } }{ "userMetadata" : { "age" : 45 } }{ "userMetadata" : "inactive" }
# 可以建立通配符索引db.userData.createIndex( { "userMetadata.$**" : 1 } )
# 支持以下查询db.userData.find({ "userMetadata.likes" : "dogs" })db.userData.find({ "userMetadata.dislikes" : "pickles" })db.userData.find({ "userMetadata.age" : { $gt : 30 } })db.userData.find({ "userMetadata" : "inactive" })
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https://www.mongodb.com/docs/manual/core/index-wildcard/
2dsphere 和 2d 索引
分别是对计算类似地球的球体上的几何形状的查询的索引，和对存储为二维平面上的点的数据使用 2d 索引
https://www.mongodb.com/docs/manual/core/2dsphere/
https://www.mongodb.com/docs/manual/core/2d/
索引特性
unique 唯一索引
唯一索引确保索引字段不会存储重复值，默认情况下，MongoDB 在创建集合期间在 _id 字段上创建一个唯一的索引。
# 单字段上创建唯一索引db.members.createIndex( { "user_id": 1 }, { unique: true } )
# 多字段上复合唯一索引db.members.createIndex( { groupNumber: 1, lastname: 1, firstname: 1 }, { unique: true } )
# 数组类型的多键索引# 文档结构如下：{ _id: 1, a: [ { loc: "A", qty: 5 }, { qty: 10 } ] }# 建立索引db.collection.createIndex( { "a.loc": 1, "a.qty": 1 }, { unique: true } )
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partial 部分索引
只对满足指定筛选器表达式的文档做索引，这样索引量更少，性能更高。
# 对rating>5的文档做索引db.restaurants.createIndex( { cuisine: 1, name: 1 }, { partialFilterExpression: { rating: { $gt: 5 } } })
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sparse 稀疏索引
只对含有索引字段的文档建立索引，字段值是空值也建立。
与之对应的非稀疏索引，则是会对空缺字段存储空值。
由于稀疏索引中有部分文档未被计入索引中，所以在稀疏索引上 count 查询不准确
db.addresses.createIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )
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其他索引特性：
索引交叉 Index Intersection
指同时利用多个索引
# 两个独立索引{ qty: 1 }{ status: 1, ord_date: -1 }
# 下面的查询可以同时利用两个索引，也就是索引交集db.orders.find( { qty: { $gt: 10 } , status: "A" } )
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索引交集跟复合索引很像：复合索引性能更高，要求更严格。索引交叉性能差一些，但更灵活。
# 复合索引如下{ status: 1, ord_date: -1 }
# 复合索引支持如下查询db.orders.find( { status: { $in: ["A", "P" ] } } )db.orders.find( { ord_date: { $gt: new Date("2014-02-01") }, status: {$in:[ "P", "A" ] } })
# 但无法支持下面的查询db.orders.find( { ord_date: { $gt: new Date("2014-02-01") } } )db.orders.find( { } ).sort( { ord_date: 1 } )
# 如果建立两个独立的索引，则可以用到这两个索引的索引交集{ status: 1 }{ ord_date: -1 }
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但有一种情况不能走索引交叉：当查询需要排序时，而排序字段不在查询谓词（查询字段）中时，无法利用索引交集。
换句话说，只有在查询谓词中的字段能够组成索引交集的，才能利用索引交集。
# 有如下四种索引{ qty: 1 }{ status: 1, ord_date: -1 }{ status: 1 }{ ord_date: -1 }
# 这条无法利用索引交集，查询中只有qty，而按status排序db.orders.find( { qty: { $gt: 10 } } ).sort( { status: 1 } )
# 这条可以利用，查询中qty和 status+ord_date组成了索引交集db.orders.find( { qty: { $gt: 10 } , status: "A" } ).sort( { ord_date: -1 } )
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业务中使用复合索引还是索引交集，需要取决于系统具体情况。
管理索引，索引的增删查改
https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/manage-indexes/
衡量索引的使用情况
db.collection.explain() 查看执行计划
db.people.find({ name: "John Doe", zipcode: { $gt: "63000" } }).hint( { zipcode: 1 } ) 强制走某索引
索引策略：索引的使用和排序
字符串比较时，需要考虑字符串的字符集，需要与建立索引时一致才能走索引。
排序时，也符合前缀匹配
复合索引支持正模式与反模式
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