1 基本索引
在数据库开发中索引是非常重要的，对于检索速度，执行效率有很大的影响。本 文主要描述了MongoDB中索引的使用，以及通过分析执行计划来提高数据库检索 效率。
作为事例，在数据库中插入百万条数据，用于分析
> for (i = 0; i < 1000000; i++) {
"i" : i,
"username" : "user" + i,
"age" : Math.floor(Math.random() * 120),
"created" : new Date()
}
在MongoDB中，所有查询操作，都可以通过执行explain()函数来实现执行的分析， 通过执行查询username为user99999的用户，并执行查询分析，可以得出如下结 果：
> db.users.find({"username": "user99999"}).explain()
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1000000,
"nscanned" : 1000000,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,
"nscannedAllPlans" : 1000000,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 1,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 561,
"indexBounds" : {
},
"server" : "WallE.local:27017"
}
其中，“n”表示查找到数据的个数，“nscanedObjects”表示本次查询需要扫描的 对象个数，“milis”表示此次查询耗费的时间，可以看到，这次查询相当于对整 个数据表进行了遍历，共一百万条数据，找到其中一条数据，耗费时间为561毫 秒。
我们也可以使用limit来限制查找的个数，从而提升效率，例如：
> db.users.find({"username": "user99999"}).limit(1).explain()
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 100000,
"nscanned" : 100000,
"nscannedObjectsAllPlans" : 100000,
"nscannedAllPlans" : 100000,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 48,
"indexBounds" : {
},
"server" : "WallE.local:27017"
}
可以看到，这里这次查询只扫描了十万条数据，并且耗费时间大概也只有之前的 十分之一。这是因为，由于限制了本次查询需要获取结果的个数，MongoDB在遍 历数据的过程中一旦发现了找到了结果就直接结束了本次查询，因此效率有了较 大提升。但是这种方式的并不能够解决效率问题，如果需要查询的username为 user999999，那么MongoDB仍然需要遍历整个数据库才能得到结果。
同其他数据库一样，MongoDB也支持索引来提高查询速度，为了提高username的 查询速度，在该字段上建立一个索引：
> db.users.ensureIndex({"username" : 1})
执行完该命令后，就在users这个集合中为username新建了一个索引，这个索引 字段可以在db.system.indexes集合中找到：
> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "test.users", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "username" : 1 }, "ns" : "test.users", "name" : "username_1" }
值得注意的是，从以上查询中可以看到，每个数据集合都有一个默认的索引字段， 就是_id字段，这个字段在该数据集合建立的时候就会创建。
索引建立之后，再来看下执行效率：
> db.users.find({"username": "user99999"}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor username_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"username" : [
[
"user99999",
"user99999"
]
]
},
"server" : "WallE.local:27017"
}
可以看到，这次MongoDB程序几乎是一瞬间就找到结果，并且扫描的对象个数为1， 可以看到，这次查询直接就找到了需要的结果。
对比第一次没有建立索引时的执行结果，可以看到，第一个字段“cursor”值也有 所变化。作为区分，第一个字段为“BasicCursor”时就表示当前查询没有使用索 引，而建立索引后，该值为“BtreeCursor username_1”，也可以看出来MongoDB 使用的是B树来建立索引。
2 联合索引
通过使用索引，数据库会对数据库中索引中所表示的字段保持已排序状态，也就 是说，我们能够方便的针对该字段进行排序查询如：
> db.users.find().sort({"username" : 1})
...
MongoDB能够很快返回结果，但是这种帮助只能在查询字段在首位的情况下才能 生效，如果该字段不在查询的首位，就可能无法使用到该索引带来的好处了，如：
> db.users.find().sort({"age": 1, "username" : 1})
error: {
"$err" : "too much data for sort() with no index. add an index or specify a smaller limit",
"code" : 10128
}
查询字段第一位为“age”，这个时候，MongoDB就会提示错误信息。
为了解决这类问题，MongoDB同其他数据库一样，也提供了联合索引的操作，同 样通过ensureIndex函数来实现：
> db.users.ensureIndex({"age" : 1, "username" : 1})
执行这个操作可能需要耗费较长时间，执行成功后，仍然可以通过查询 db.system.indexes集合来查看索引建立情况：
> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "test.users", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "username" : 1 }, "ns" : "test.users", "name" : "username_1" }
{ "v" : 1, "key" : { "age" : 1, "username" : 1 }, "ns" : "test.users", "name" : "age_1_username_1" }
可以看到，刚才的操作建立了一个名字为“age_1_username_1”的联合索引，再次 执行刚才的联合查询，就不会提示出错了。
通过建立该索引，数据库中大致会按照如下方式来保存该索引：
... [26, "user1"] -> 0x99887766
[26, "user2"] -> 0x99887722
[26, "user5"] -> 0x73234234 ... [30, "user3"] -> 0x37234234
[30, "user9"] -> 0x33231289 ...
可以看到，索引中第一个字段“age”按照升序排列进行排序，第二个字段 “username”也在第一个字段的范围内按照升序排列。
在ensureIndex函数中，建立索引时，通过将字段索引置为1，可以将索引标识为 升序排列，如果索引置为-1，则将按照降序排列，如：
> db.users.ensureIndex({"age" : -1, "username" : 1})
这样建立的索引“age”字段就将按照降序排列了。
MongoDB如何使用联合索引进行查询，主要是看用户如何执行查询语句，主要有 以下几种情况：
> db.users.find({"age" : 26}).sort({"username" : -1})
这种情况下，由于查询条件指定了“age”的大小，MongoDB可以使用刚才创建的联 合索引直接找到“age”为26的所有项：
... [26, "user1"] -> 0x99887766
[26, "user2"] -> 0x99887722
[26, "user5"] -> 0x73234234 ...
并且由于username也是已经排序了的，因此这个查询可以很快完成。这里需要注 意的是，不管创建“username”索引的时候是使用的升序还是降序，MongoDB可以 直接找到最开始或者最后一项，直接进行数据的遍历，因此这个地方创建索引不 会对查询造成影响。
> db.users.find({"age" : {"$gte" : 18, "lte" : 30}})
这种情况下，MongoDB仍然能够迅速通过联合索引查找到“age”字段在18到30范围 内的所有数据。
最后一种情况较为复杂：
> db.users.find({"age" : {"$gte" : 18, "lte" : 30}}).sort({"username" : -1})
这种情况下，MongoDB首先通过索引查找到“age”范围在18到30之间的所有数据， 由于在这个范围的数据集合中，“username”是未排序的，因此，MongoDB会在内 存中对“username”进行排序，然后将结果输出，如果这个区间中的数据量很大的 话，仍然会出现前面看到的那种一场情况，由于有太多数据需要进行排序操作， 导致程序报错：
error: {
"$err" : "too much data for sort() with no index. add an index or specify a smaller limit",
"code" : 10128
}
这种情况下，可以通过建立一个{"username" : 1, "age" : 1}这样的反向的索 引来帮助进行排序，这个索引建立后，索引大致如下所示：
... ["user0", 69]
["user1", 50]
["user10", 80]
["user100", 48]
["user1000", 111]
["user10000", 98]
["user100000", 21] -> 0x73f0b48d
["user100001", 60]
["user100002", 82]
["user100003", 27] -> 0x0078f55f
["user100004", 22] -> 0x5f0d3088
["user100005", 95] ...
这样，MongoDB可以通过遍历一次这个索引列表来进行排序操作。这样也避免了 在内存中进行大数据的排序操作。
对刚才的查询执行查询计划可以看到：
> db.users.find({"age" : {"$gte" : 21, "$lte" : 30}}).sort({"username" : 1}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor username_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 83417,
"nscannedObjects" : 1000000,
"nscanned" : 1000000,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1002214,
"nscannedAllPlans" : 1002214,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 1,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 1923,
"indexBounds" : {
"username" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
]
},
"server" : "WallE.local:27017"
}
使用hint函数，使用反向索引之后的结果如下：
> db.users.find({"age" : {"$gte" : 21, "$lte" : 30}}).sort({"username" : 1}).hint({"username" : 1, "age" : 1}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor username_1_age_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 83417,
"nscannedObjects" : 83417,
"nscanned" : 984275,
"nscannedObjectsAllPlans" : 83417,
"nscannedAllPlans" : 984275,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 2,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 3064,
"indexBounds" : {
"username" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
],
"age" : [
[
21,
30
]
]
},
"server" : "WallE.local:27017"
}
可以看到，第二次执行的时间似乎还要长一些。因此上面介绍的理论并不一定有 效，很多时候，为了提高数据库的查询效率，最好对所有查询语句执行查询计划， 查看执行差异，从而进行优化。
通过上面的例子可以看到在使用联合索引的时候，进行查询操作时，排在前面的 字段如果按照联合索引的字段进行查询，都能够利用到联合索引的优点。
例如，执行如下查询时，“age”字段是{"age" : 1, "username" : 1}的第一个字 段，这个时候就可以使用到这个联合索引进行查询。
> db.users.find({"age" : 99})
例如查询：
> db.users.find({"a" : 10, "b" : 20, "c" : 30})
就可以使用索引：{"a" : 1, "b" : 1, "c" : 1, "d" : 1}，只要是按照顺序的 查询都可以利用到索引来进行查询，当然，如果顺序不一致，就无法使用到索引 了，例如：
> db.users.find({"c" : 20, "a" : 10})
就无法使用{"a" : 1, "b" : 1, "c" : 1, "d" : 1}索引带来的好处了。
同关系型数据库一致，在MongoDB执行查询操作时，把最容易进行范围限定的条 件放到最前面，是最有利于查询操作的，排在前面的条件能够筛选的出来的结果 越少，后续的查询效率也就越高。
在MongoDB中，对查询优化采用这样一种方式，当查询条件与索引字段完全一致 时（如查询“i”的字段，同时也存在一个索引为“i”的字段），则MongoDB会直接 使用这个索引进行查询。反之，如果有多个索引可能作用于此次查询，则 MongoDB会采用不同的索引同时并行执行多个查询操作，最先返回100个数据的查 询将会继续进行查询，剩余的查询操作将会被终止。MongoDB会将此次查询进行 缓存，下次查询会继续使用，直到对该数据集进行了一定修改后，再次采用这种 方式进行更新。在执行explain()函数后输出字段中的“allPlans”就表示，所有 尝试进行的查询操作次数。
3 索引类型
在MongoDB中，也可以建立唯一索引：
> db.users.ensureIndex({"username" : 1}, {"unique" : true})
建立了唯一索引后，如果插入相同名称的数据，系统就会报错：
> db.users.insert({"username" : "user1"})
E11000 duplicate key error index: test.users.$username_1 dup key: { : "user1" }
同样的，联合索引也可以建立唯一索引：
> db.users.ensureIndex({"age" : 1, "username" : 1}, {"unique" : true})
创建成功后，如果插入相同的数据内容同样会报错。
如果数据库中已经包含了重复数据，可以通过创建唯一索引的方式来进行删除。 但是注意，这种方式非常危险，如果不是确定数据无效，不能这样操作，因为， MongoDB只会保留遇到的第一个不同的数据项，后续重复数据都将被删除：
> db.users.ensureIndex({"age" : 1, "username" : 1}, {"unique" : true, "dropDups" : true})
某些时候，我们希望对数据库中某个字段建立唯一索引，但是又不一定是每条数 据都包含这个字段，这个时候，可以使用sparse索引来解决这个问题：
> db.users.ensureIndex({"email" : 1}, {"unique" : true, "sparse" : 1})
如果存在如下数据：
> db.foo.find()
{ "_id" : 0 }
{ "_id" : 1, "x" : 1 }
{ "_id" : 2, "x" : 2 }
{ "_id" : 3, "x" : 3 }
当没有建立索引的情况下，执行如下操作会返回:
> db.foo.find({"x" : {"$ne" : 2}})
{ "_id" : 0 }
{ "_id" : 1, "x" : 1 }
{ "_id" : 3, "x" : 3 }
如果建立了sparse索引，则MongoDB就不会返回第一条数据，而是返回所有包含 “x”字段的数据：
> db.foo.find({"x" : {"$ne" : 2}})
{ "_id" : 0 }
{ "_id" : 1, "x" : 1 }
{ "_id" : 3, "x" : 3 }
4 索引管理
通过执行getIndexes()函数，可以获得当前数据集中所有的索引：
> db.users.getIndexes()
[
{
"v" : 1,
"key" : {
"_id" : 1
},
"ns" : "test.users",
"name" : "_id_"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"age" : 1,
"username" : 1
},
"ns" : "test.users",
"name" : "age_1_username_1"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"username" : 1,
"age" : 1
},
"ns" : "test.users",
"name" : "username_1_age_1"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"username" : 1
},
"unique" : true,
"ns" : "test.users",
"name" : "username_1"
}
]
其中的“name”字段可以用于对索引的删除操作：
> db.users.dropIndex("username_1_age_1")
就将删除{"username" : 1, "age" : 1}这个索引。