TODO: 来源

• 索引可以加快读取操作，但是会降低写入和更新操作， 一般要根据文档的读写比决定是否使用索引

• 可以使用hint和explain来比较和测试索引的实际效果， 但要注意mongodb热数据缓存带来的影响

• 对于较小的集合，使用索引查询反而会让查询更慢, 因为一次大的顺序读变成了多次随机读

• nosqlfan是个学习和找问题的好地方

mongodb索引简介

基本操作

索引一般使用B+树结构，来优化查询操作， 建立的索引应该符合查询要求，才能发挥作用

db.things.ensureIndex({j:1})

默认单列/文档/组合索引

• 每个集合都会有个默认索引 _id ,该字段不能删除

• 单列索引可以是独立字段，也可以是嵌套文档字段

• 建立文档索引会导致 必须使用严格匹配的查询才能返回结果，一般用组合索引替代 TODO

• 稀疏索引的概念与sql中的稀疏索引概念不同

• mongodb不会为字段值不存在的文档加入索引,null值不能被查出

• 唯一索引

db.ensureIndex({j:1}, {unique: true})
db.ensureIndex({j:1}. {unique: true, dropDups: true})

特殊索引

mongodb支持2d索引，用于地理位置服务。

mongodb支持text全文索引，但是功能较弱.

须注意：

1. mongodb 2d索引使用B+树结构，不会造成性能上的问题。勿轻信性能问题 http://blog.nosqlfan.com/html/1811.html

2. mongodb 2d索引返回的距离不会实际距离，而是坐标点距离. 根据实际情况做 /111, 或是/65535处理

mongodb支持两种2d索引:

1. 平面2d索引

2. 球面2d索引（最新特性，距离计算更加准确）

不同的索引在用于地理位置服务时的处理方式不同，具体可以参见： http://www.tuicool.com/articles/MVrqAn

索引管理

建立索引:

db.ensureIndex({j:1})
db.ensureIndex({j:1}, {name: "j"})
db.ensureIndex({j:1}, {background: true})
db.ensureIndex({j: -1})
db.ensureIndex({j:1, i: 1})
db.ensureIndex({j:1, i.j: 1})
db.ensureIndex({j:1}, {unique: true, dropDups: true})
db.ensureIndex({j: "2d"}, {'min': -1000, "max": 1000})

查看索引:

db.colletions.getIndexes()
db.system.indexes.find()

更新索引:

db.collection.reIndex()

删除索引:

db.collection.dropIndexes()
db.collection.dropIndex()