索引是提高查询查询效率最有效的手段。索引是一种特殊的数据结构，索引以易于遍历的形式存储了数据的部分内容（如：一个特定的字段或一组字段值），索引会按一定规则对存储值进行排序，而且索引的存储位置在内存中，所在从索引中检索数据会非常快。如果没有索引，MongoDB必须扫描集合中的每一个文档，这种扫描的效率非常低，尤其是在数据量较大时。
一、索引的基础知识
下面以关系型数据库Oracle为例，介绍索引的基本原理，如下图所示：
从上图可以看成，索引的本质其实就相当于是一本书的目录。当查询表中数据的时候，先查询目录（索引）中的行地址，再通过行地址查询到表中的数据，从而提高查询的性能。
下图说明了在MongoDB中，索引在查询和排序中是如何工作的？
通过这个例子，可以清楚的看到索引存储的是一个特定字段或者几个字段的集合，并且按照一定的规律排序。当创建集合的时候，MongoDB自动在_id上创建一个唯一性索引，由于是唯一性的，所以可以防止重复的_id值插入到集合中。通过getIndexes可以查询到MongoDB集合上的索引信息，如下图所示。
当没有索引的时候，通过查看执行计划，可以看到查询的过程，如下：查询：10号部门，工资小于3000的文档。
那么如何创建一个简单的索引呢？注意从mongoDB 3.0开始ensureIndex被废弃，今后都仅仅是db.collection.createIndex的一个别名。
现在在deptno和sal上建立一个索引，并重新查看执行计划：db.emp.createIndex({"deptno":1,"sal":-1})
注意：除了可以使用explain()生成执行计划外，还可以有几个可选的参数，如下：
.explain("allPlansExecution")
.explain("executionStats")
.explain("queryPlanner")
二、索引的类型一：单键索引（Single Field）
单键索引是最普通的索引，与_id索引不同，单键索引不会自动创建。
准备数据：db.testindex1.insert({"_id":1,"zipcode":1034,"location":{state:"NY",city:"New York"}})在单个列上创建单键索引：db.testindex1.createIndex({"zipcode":1})在嵌套的列上创建单键索引db.testindex1.createIndex({"location:state":1})在内嵌的文档上创建单键索引db.testindex1.createIndex({"location":-1})这样将会把location作为一个整体。三、索引的类型二：多键索引（Multikey Index）
多键索引与单键索引创建形式相同，区别在于字段的值。值具有多个记录，如数组。
如上图，基于集合上的数组创建多键索引，且数组为内嵌文档。
准备数据：db.testindex2.insertMany([{ _id: 5, type: "food", item: "aaa", ratings: [ 5, 8, 9 ] },{ _id: 6, type: "food", item: "bbb", ratings: [ 5, 9 ] },{ _id: 7, type: "food", item: "ccc", ratings: [ 9, 5, 8 ] },{ _id: 8, type: "food", item: "ddd", ratings: [ 9, 5 ] },{ _id: 9, type: "food", item: "eee", ratings: [ 5, 9, 5 ] }])下面基于ratings列创建一个多键索引:db.testindex2.createIndex( { ratings: 1 } )查询数组上为5，9的文档db.testindex2.find( { ratings: [ 5, 9 ] } )下面查看其执行计划db.testindex2.find( { ratings: [ 5, 9 ] } ).explain()
原文转载：http://www.shaoqun.com/a/493342.html
塔图：https://www.ikjzd.com/w/2274
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bsci 认证：https://www.ikjzd.com/w/2339
索引是提高查询查询效率最有效的手段。索引是一种特殊的数据结构，索引以易于遍历的形式存储了数据的部分内容（如：一个特定的字段或一组字段值），索引会按一定规则对存储值进行排序，而且索引的存储位置在内存中，所在从索引中检索数据会非常快。如果没有索引，MongoDB必须扫描集合中的每一个文档，这种扫描的效率非常低，尤其是在数据量较大时。一、索引的基础知识下面以关系型数据库Oracle为例，介绍索引的基本原
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