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一、概述

数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。

不使用索引的查询称为全表扫描（这个术语来源于关系型数据库），也就是说，服务器必须查找完一整本书才能找到查询结果。这个过程跟我们在一本没有索引（目录）的书中查找信息很像：从第一页开始一直读完整本书。通常来说，应该尽量避免使用全表扫描，因为对于大集合来说，全表扫描的效率非常低。

Mongodb的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，所以适用于关系型数据库索引优化技巧，在这里就不多说了。

二、创建索引

创建索引使用db.collectionName.ensureIndex(…)方法进行创建；

参考实例一：创建普通索引

  1. > db.users.ensureIndex({"name":1})

这样就在users这个集合上面的name字段上面创建了一个name_1的索引，{"name":1}说明建立的索引是升序的，如果{"name":-1}说明创建的索引是降序的。

参考实例二：创建普通复合索引

  1. db.users.ensureIndex({"name":1,"age":1})

这样就在users这个集合上面的name和age字段上面创建了一个name_1_age_1的索引.

参考实例三：创建唯一索引

唯一索引可以确保集合里面的每一个文档指定的键都有唯一值。例如，如果想保证不同文档的name键拥有不同的值，创建一个唯一索引就可以了：

  1.  db.dept.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})

创建完唯一索引以后，如果想向dept集合中添加如下文档：

  1. > db.dept.insert({ "_id" : 1, "name" : "ickes" })  
  2. > db.dept.insert({ "_id" : 2, "name" : "ickes" })

会发现只有第一个文档添加进去了，添加第二个时就会抛出异常，所以使用唯一索引来应对偶尔可能出现键重复的问题，而不是在运行时对重复键进行过滤。"_id"就是这中类型的索引，这个索引会在创建集合时自动创建。

参考实例三：创建复合唯一索引

创建复合唯一索引时，单个键的值可以相同，但是所有键的组合的值必须是唯一的。

  1.  db.users.ensureIndex({"name":1,"age":1},{"unique":true})

参考实例四：创建唯一索引时去除重复

在已有的集合上面创建唯一索引时，可能失败，因为集合中可能已经存在重复值了，如下所示：

  1. > db.dept.find()   
  2. { "_id" : 1, "name" : "ickes" }  
  3. { "_id" : 2, "name" : "ickes" }  
  4. { "_id" : 3, "name" : "ickes1" }  
  5. { "_id" : 4, "name" : "eks" }  
  6. { "_id" : 5, "name" : "eks" }  
  8. --从上面的集合中看出name已经有大量重复值，创建唯一索引时抛出异常  
  10. > db.dept.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})  
  11. {  
  12.         "createdCollectionAutomatically" : false,  
  13.         "numIndexesBefore" : 1,  
  14.         "ok" : 0,  
  15.         "errmsg" : "E11000 duplicate key error index: test.dept.$name_1  dup key  
  16. : { : \"eks\" }",  
  17.         "code" : 11000  
  18. }

通常需要对已有的数据进行处理（可以使用聚合框架，后面会说），找出重复的数据，想办法处理。

在极少数情况下，可能希望直接删除重复的值。创建索引时使用"dropDups"选项，如果遇到重复的值，第一个会被保留，之后的重复文档都会被删除。

  1.  >  db.dept.ensureIndex({"name":1},{"unique":true,"dropDups":true})  
  2. {  
  3.         "createdCollectionAutomatically" : false,  
  4.         "numIndexesBefore" : 1,  
  5.         "numIndexesAfter" : 2,  
  6.         "ok" : 1  
  7. }

"dropDups"会强制性的建立唯一索引，但是这个方式太粗暴了：你无法控制那些文档需要被保留，那些文档需要被删除（从上面打印的信息可以看出，如果文档被删除了，MongoDB也不会给出提示信息）。对于比较重要的数据，千万不要使用"dropDups".

参考实例四：创建稀疏索引

唯一索引会把null值看做值，所以无法将缺少键的多个文档插入到建立的唯一索引的集合中。然而，在某些情况下，你可能希望唯一索引只针对包含相应键的文档生效。如果有一个可能存在也有可能不存在的字段，当字段存在时是唯一索引，不存时不做处理，这时就可以将unique和sparse选项组合在一起使用。

使用sparse选项就可以创建稀疏索引。例如集合的结构如下：

  1. > db.sparse.find()  
  2. { "_id" : 1, "x" : 1 }  
  3. { "_id" : 2, "x" : 2 }  
  4. { "_id" : 3, "x" : null }  
  5. { "_id" : 4 }

创建稀疏索引

  1. > db.sparse.ensureIndex({"x":1},{"unique":true,"sparse":true})

稀疏索引不必是唯一的。只要去掉unique选项，就可以创建一个非唯一的稀疏索引

MongoDB的稀疏索引与关系型数据库中的稀疏索引是完全不同的概念。基本上来说，MongoDB中的稀疏索引只是不需要将每个文档都作为索引条目。那么问题来了，根据是否使用稀疏索引，同一个查询的返回结果可能不同。

例如上面文档，当在x上面执行查询时，他会返回相应匹配的文档：

  1. > db.sparse.find({"x":{"$ne":1}}).hint({}) --hint({})强制不使用索引  
  2. { "_id" : 2, "x" : 2 }  
  3. { "_id" : 3, "x" : null }  
  4. { "_id" : 4 }

如果在x字段上面使用索引，那么{ "_id" : 4 }的文档将不会返回，因为他不在索引中，例如：

  1. > db.sparse.find({"x":{"$ne":1}}).hint({"x":1})  
  2. { "_id" : 3, "x" : null }  
  3. { "_id" : 2, "x" : 2 }

二、查看索引

所有数据库索引信息都存储在system.indexes集合中。这是一个保留集合，不能在其中插入或者删除文档。只能通过ensureIndex({…})或者dropIndexes对他进行操作：

参考实例一：查看所有数据库建立的索引详情( 失效了。。。)

  1. >  db.system.indexes.find()  
  2. { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.users" }  
  3. { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.dept" }  
  4. { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.food" }  
  5. { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.test" }  
  6. { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.emp" }  
  7. { "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.blog" }

参考实例二：查看特定集合的索引信息

  1. > db.users.getIndexes()  
  2. [  
  3.         {  
  4.                 "v" : 1,  
  5.                 "key" : {  
  6.                         "_id" : 1  
  7.                 },  
  8.                 "name" : "_id_",  
  9.                 "ns" : "test.users"  
  10.         },  
  11.         {  
  12.                 "v" : 1,  
  13.                 "key" : {  
  14.                         "name" : 1,  
  15.                         "age" : 1  
  16.                 },  
  17.                 "name" : "name_1_age_1",  
  18.                 "ns" : "test.users"  
  19.         }  
  20. ]  
  21. >

这里最重要的字段是key和name，key说明了你创建索引时字段跟排序，name就是索引的名称，默认为key_dir_key_dir….的格式，"v"字段只在内部使用，用于标识索引的版本。如果你的索引不包含“v”:1这样的字段，说明你的索引是一种效率比较低的旧方式存储的。将MongoDB升级到至少2.0的版本，删除并重建这些索引，就可以把所有的存储方式升级到新的格式了。

三、标识索引

集合中的每一个索引都有一个名称，用于唯一标识索引，也可以用于服务器端来删除索引。索引默认的命名方式是key1_dir1_key2_dir2….keyn_dirn,其中key就是索引的键，dir是索引的排序方向（1或者-1），如果索引中包含的键比较多，这种默认的命名方式就显得比较笨重，可以再创建索引时指定索引的名称。

参考实例：

  1. > db.users.ensureIndex({"name":1,"age":1},{"name":"name_age1"})

温馨提示：MongoDB索引名称的长度有限，所以新建复杂索引时可能需要自定义索引名称.

四、删除索引

参考实例一：删除集合里面的所有索引

  1. > db.users.dropIndexes()

参考实例二：根据索引的key或者name删除集合里面的指定索引

  1. > db.users.dropIndex("name_1_age_1")--根据索引的name删除  
  2. > db.users.dropIndex({"name":1,"age":1})--根据索引的key删除