一：简介

索引本质上是树，最小的值在最左边的叶子上，最大的值在最右边的叶子上，使用索引可以提高查询速度（而不用全表扫描），也可以预防脏数据的插入（如唯一索引）。索引即支持普通字段也支持内嵌文档中某个键和数组元素进行索引

1.1 索引的原理

对某个键按照升续或降续创建索引，查询时首先根据查询条件查找到对应 的索引条目找到，然后找对索引条目对应的文档指针（文档在磁盘上的存储位置），根据文档指针再去磁盘中找到相应的文档，整个过程不需要扫描全表，速度比较快。

[“along”] ----> 0x0c965148(文档指针)
…
[“zhangsan”] ----> 0x0c965148(文档指针)

1.2 索引的类型

• 唯一索引 unique：保证数据的唯一不重复
• 稀疏索引 sparse
• 复合索引：用于提高查询速度
• TTL 索引 : 设置文档的缓存时间，时间到了会自动删除掉
• 全文索引：便于大文本查询（如概要、文章等长文本）
• 二维平面索引：便于2d平面查询
• 地理空间索引：便于地理查询

1.3 索引的管理

// 创建索引
db.collection.createIndex(keys, options);

// 查询索引
db.collection.getIndexes(filter);

// 删除索引
db.collection.dropIndex("IndexName");

// 删除所有索引
db.collection.dropIndexes()

// explain 查看查询是否走索引
// "stage" : "COLLSCAN", 表示全集合扫描
// "stage" : "IXSCAN" ,基于索引的扫描
db.collection.find(query,options).explain(options)

二：唯一索引

> db.foo.createIndex({"username": 1}, {"unique": true})

> db.foo.insert({"username": "mengday", "email": "mengday@163.com", "age": 26})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
// username 重复会报错
> db.foo.insert({"username": "mengday", "email": "mengday2@163.com"})
WriteResult({
        "nInserted" : 0,
        "writeError" : {
                "code" : 11000,
                "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.foo index: username_1 dup key: { : "mengday" }"
        }
})

// 第一次 插入不包含索引键的文档，插入成功，不包含索引键系统会默认为索引键的值为null
> db.foo.insert({"email": "mengday3@163.com"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

// 第二次插入不包含唯一索引的键，插入失败，因为不包含键，键的值就null，第一次已经有一个值为null, 再插入null，就是重复
> db.foo.insert({"email": "mengday4@163.com"})
WriteResult({
        "nInserted" : 0,
        "writeError" : {
                "code" : 11000,
                "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.foo index: username_1 dup key: { : null }"
        }
})

// 对多个字段创建唯一索引（关系数据库中的联合主键）
db.foo.createIndex({"username": 1, "nickname": 1}, {"unique": true})
>

三：稀疏索引

MongoDB是无结构型的NoSQL，同一个集合中的每条文档可以包含某个键，也可以不包含，为了达到如果文档中包含索引键，索引键的值必须唯一，如果不包含索引键那么不用校验唯一的效果，可以在创建索引时使用sparse: true， 也就是稀疏索引。

> db.foo.drop()
> db.foo.createIndex({"username": 1}, {"unique": true, "sparse": true})

// 对于不包含的索引字段在插入时不校验索引
> db.foo.insert({"email": "mengday1@163.com"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.foo.insert({"email": "mengday2@163.com"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.foo.insert({"username": "mengday3", "email": "mengday3@163.com"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.foo.insert({"username": "mengday3", "email": "mengday3@163.com"})
WriteResult({
        "nInserted" : 0,
        "writeError" : {
                "code" : 11000,
                "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.foo index: username_1 dup key: { : "mengday3" }"
        }
})

稀疏索引：对不存在的键就不进行索引，也就是该文档上没有建立索引，索引条目中也不包含 索引键为null的索引条目，所以再次插入不包含索引键的文档不会报错，直接插入。注意：稀疏索引不光和唯一索引配合使用，也可以单独使用。

唯一索引的目的是为了让数据库的某个字段的值唯一，为了确保数据的都是合法的，但是唯一索引在插入数据时会对数据进行检查，一旦重复会抛出异常，效率会比较低，唯一索引只是保证数据库数据唯一的最后一种手段，而不是最佳方式，更不是唯一方式，为了保证效率最好采用别的解决方案来保证数据的唯一合法性，尽量减少数据库的压力。

四：复合索引

创建索引时可以对一个字段创建索引，也可以对多个字段创建索引，对多个字段创建索引被称为 复合索引或者组合索引。

对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。

复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。

> db.user.find()
{ "_id" : 1, "username" : "zhangsan", "age" : 25 }
{ "_id" : 2, "username" : "lisi", "age" : 18 }
{ "_id" : 3, "username" : "wangwu", "age" : 28 }
{ "_id" : 4, "username" : "fengwu", "age" : 27 }
>
// 1：为索引值以升续的方式创建索引条目，-1：代表降续
> db.user.createIndex({"username": 1})

// explain()函数用于查看当前查询的一些信息，比如使用使用了索引等
> db.user.find({"username": "wangwu"}).explain()

// 创建组合索引（以后台模式创建）
> db.user.createIndex({"username": 1, "age": 1}, {"background": true})

> db.user.find({"username": "wangwu", "age": 28})

// 如果查询时发现没有使用到索引，可以使用hint函数强制使用索引查询
> db.user.find().hint({"username": 1, "age": 1})

> db.user.update({"username": "zhangsan"}, {"$set": {"address": {"road": "yijiang", "code": 666}}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

// 对内嵌文档中字段创建索引
> db.user.ensureIndex({"address.road": 1}, {"background": true})

> db.user.find({"address.road": "yijiang"}).explain()

// 对数组创建索引，就是对数组中的每个元素分别创建索引,而不是对整个数组建立索引，对数组的每一个元素都创建索引，那么维护索引的代价就比普通的值大
> db.user.update({"username": "zhangsan"}, {"$set": {"hobby": ["eat", "drink", "mm", "money"] }})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.user.ensureIndex({"hobby": 1}, {"background": true})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 4,
        "numIndexesAfter" : 5,
        "ok" : 1
}
> db.user.find({"hobby": "mm"}).explain()

五： TTL索引

TTL索引是让文档的某个日期时间满足条件的时候自动删除文档，这是一种特殊的索引，这种索引不是为了提高查询速度的，TTL索引类似于缓存，缓存时间到了就过期了，就要被删除了。

// expireAfterSeconds: 文档生存的时间，单位是秒，索引键是日期类型的
// 如果当期时间大于索引键的时间加上缓存时间就会删除该文档
> db.foo.createIndex({"create_at": 1}, {"expireAfterSeconds": 60})
{
        "createdCollectionAutomatically" : false,
        "numIndexesBefore" : 2,
        "numIndexesAfter" : 3,
        "ok" : 1
}

六：全文索引

全文索引是用于对长文本检索来使用的，是用正则表达式只能对字符串类型的值进行检索。注意：创建索引是一件比较耗时耗费资源的事情，而全文索引更是耗时更厉害，如果对索引键的内容比较长，需要对内容进行分词，会出现更严重的性能问题。

// 创建全文索引：字段：content， 键的类型：text(全文索引类型)
> db.blog.createIndex({"content": "text"})

> db.blog.insert({
	"title": "MongoDB: The Definitive Guide", 
	"summary": "MongoDB Atlas Database as a Service", 
	"content": "The best way to deploy, operate, and scale MongoDB in the cloud. Available on AWS, Azure, and GoogleCloud Platform. Easily migrate your data to MongoDB Atlas with zero downtime."
})

// 使用全文索引进行查询
> db.blog.find({"$text":{"$search": "best"}})
{ "_id" : ObjectId("5986c5c94fbaf781302810e2"), "title" : "MongoDB: The Definitive Guide", "summary" : "MongoDB Atlas Database as a Service", "content
" : "The best way to deploy, operate, and scale MongoDB in the cloud. Available on AWS, Azure, and GoogleCloud Platform. Easily migrate your data to M
ongoDB Atlas with zero downtime." }
>

创建全文索引，建议在mongodb不忙的时候创建，mongodb的分词现在好像不支持中文，如果是对内容比较小的比如小于100个汉字的可以试用一下mongodb的全文索引，如果是对一篇很长的文章使用全文索引这是非常不合适的，这会把mongodb累死的，对于内容比较多可以采取其他技术如ElasticSearch、Solr等技术。

七：索引的选项

• name:"", 自定义索引的名称，不配置系统会有默认的索引名。
• background: true, 默认是前台模式， 创建索引是一件即费事又耗费资源的事情，创建索引是在前台模式或者后台模式下创建，在前台模式下创建非常快，但是当有读写请求时会堵塞，在后台模式下当有读写请求时并不堵塞，但是创建索引就会暂时暂停，后台模式要比前台模式慢的多。
• unique: true:,唯一索引。
• dropDups: true,是否强制删除其他重复的文档，默认不删除，当索引键值重复时创建失败。
• sparse: true, 稀疏索引: 只对包含了该索引键的文档生成索引条目，不包含该键就跳过不生成索引键，可以和唯一索引配合使用，也可以单独使用。

注意：

• 对于复合索引，相同的键，键在索引中的顺序不同是属于不同的索引，如：{“username”: 1, “age”: 1}和{“age”: 1,“username”: 1}是不同的索引。
• 对于复合索引，相同的键，每个键的排序不同也属于不同的键，如 {“username”: 1, “age”: 1}和{“username”: 1, “age”: -1}是属于不同的索引。
• 对于相同的键，键出现的顺序相同，而每个键的排序都乘以 -11，是属于相同的索引，如 {“username”: 1, “age”: -1}和{“username”: -1, “age”: -1}。
• 对于复合索引，存在隐式索引。隐式索引的意思是当对多个字段创建复合索引时，相当于也对所有字段组成的复合索引的前缀都创建了一个索引，例如 创建了复合索引：{“field1”: 1, “field2”: -1, “field3”: -1， “field4”: -1}, 也相当于同时创建了{“field1”: 1}、{“field1”: 1, “field2”: -1}、{“field1”: 1, “field2”: -1, “field3”: -1} 所有前缀组成的索引。

对于索引的使用效率

• 索引键基数越大，效率越高。基数：就是某个字段不同值的个数（相当于SQL中的 count(distinct key)），如性别就2个，如用户名和邮箱几乎都不同，所以不同值的个数就很多，基数越大，使用索引快速筛选掉不满足条件的文档越快，基数越小就不能快速筛选满足条件的文档。
• 一些特殊的操作符不能使用索引，如 $where、$exists。
• 一般取反的操作符索引利用率都比较低，如$not、$nin、$ne。
• 如果能使用$in操作符尽量不要使用$or操作符，因为or: 是执行两次查询操作，然后将结果合并起来，类似于union all，能使用in(单次查询)就不要使用or操作符。

什么时候创建索引？当需要对查询优化，或者经常使用某种查询的时候可以创建索引来提高查询效率。

应该选哪些字段创建索引？一般应该在基数比较高的键上建立索引，或者至少把基数较高的键放在复合索引的前面位置。

最后

以上就是粗心香水为你收集整理的MongoDB从入门到实战（八）：MongoDB 索引index一：简介二：唯一索引三：稀疏索引五： TTL索引六：全文索引七：索引的选项的全部内容，希望文章能够帮你解决MongoDB从入门到实战（八）：MongoDB 索引index一：简介二：唯一索引三：稀疏索引五： TTL索引六：全文索引七：索引的选项所遇到的程序开发问题。

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