一、什么是索引？为什么需要它？
想象一下，你有一本厚厚的字典（相当于 MongoDB 的集合），如果想查 “MongoDB” 这个词，没有目录（索引）的话，你得从第一页翻到最后一页，多费劲！
索引就是数据库的 “目录”，它能让 MongoDB 在查询数据时，不用扫描整个集合，直接定位到目标数据，大大提高查询速度。
没有索引的问题：
当集合数据量很大（比如 100 万条评论），查询时会扫描所有文档（全集合扫描），速度慢得让人崩溃。
有了索引，哪怕数据再多，也能像查字典一样快速找到目标。
- 无索引查询：扫描集合中每个文档（全集合扫描），效率极低
- 有索引查询：直接定位目标数据，查询速度提升10-100倍
- 底层原理：MongoDB使用B-Tree数据结构存储索引（类似MySQL的B+Tree）
当数据量超过10万条时，索引对查询速度的影响会变得非常明显
二、常见的索引类型（小白必学 3 种）
MongoDB 支持多种索引，最常用的是前两种：
1. 单字段索引（最常用）
在单个字段上创建的索引，比如给userid或likenum字段建索引。
# 语法：db.集合名.createIndex({ 字段名: 排序方式 })
# 1表示升序，-1表示降序（单字段索引中排序方式影响不大）
db.comment.createIndex({ "userid": 1 }) # 给userid字段建升序索引
作用：加速对userid字段的查询，比如db.comment.find({ “userid”: “1003” })会快很多。
2. 复合索引（多字段组合）
当查询条件涉及多个字段时，用复合索引。
# 语法：db.集合名.createIndex({ 字段1: 排序方式, 字段2: 排序方式 })
db.comment.createIndex({ "userid": 1, "likenum": -1 })
关键点：字段顺序很重要！
上面的索引会先按userid升序排序，在相同 userid 内，再按likenum降序排序。
适合查询：db.comment.find({ “userid”: “1003”, “likenum”: { $gt: 10 } })
3. 其他特殊索引（了解即可）
- 文本索引：专门用于全文搜索（比如查评论内容包含 “好用” 的文档），如db.articles.createIndex({content: “text”})
- 地理空间索引：用于定位地理位置（比如 “附近的人” 功能），db.places.createIndex({loc: “2dsphere”})。
- 哈希索引：对字段值哈希后建索引，适合分片集群，不支持范围查询，如db.users.createIndex({username: “hashed”})。
三、索引的管理：查看、创建、删除
1. 查看集合中的索引
# 查看comment集合的所有索引
db.comment.getIndexes()
// 结果示例
[
{
"v": 2, // 索引版本
"key": { "_id": 1 }, // 索引字段及排序
"name": "_id_", // 索引名称
"ns": "articledb.comment" // 所属集合
}
]
刚创建的集合会默认有一个_id索引（主键索引），确保_id不重复，不用手动创建。
2. 创建索引（重点）
# 1. 单字段索引：给articleid字段建索引
db.comment.createIndex({ "articleid": 1 })
# 2. 复合索引：给userid和createdatetime建索引
db.comment.createIndex({ "userid": 1, "createdatetime": -1 })
# 3. 唯一索引：确保字段值不重复（比如不允许相同的userid+articleid重复评论）
db.comment.createIndex({ "userid": 1, "articleid": 1 }, { unique: true })
常用参数（options）：
- unique: true：创建唯一索引，避免重复数据（如上面的例子）。
- background: true：后台创建索引，不阻塞其他操作（数据量大时推荐）。
3. 删除索引
# 方法1：通过索引名称删除（索引名称可通过getIndexes()查看）
db.comment.dropIndex("userid_1") # 删除userid的单字段索引
# 方法2：通过索引规则删除
db.comment.dropIndex({ "userid": 1, "likenum": -1 }) # 删除复合索引
四、怎么知道索引生效了？用执行计划！
创建索引后，怎么确认它真的被用到了？用explain()查看执行计划：
# 查看查询是否使用了索引
db.comment.find({ "userid": "1003" }).explain("executionStats")
关注关键输出：
"winningPlan": {
"stage": "FETCH", // 数据获取阶段
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN", // 索引扫描
"indexName": "userid_1", // 使用的索引
"direction": "forward" // 扫描方向
}
},
"executionStats": {
"executionTimeMillis": 0, // 执行时间(毫秒)
"totalKeysExamined": 1, // 扫描索引键数
"totalDocsExamined": 1 // 扫描文档数
}
看这两个关键指标：
executionStats.executedScannedDocuments：扫描的文档数。
有索引：这个数字很小（接近查询结果数）。
没索引：这个数字等于集合总文档数（全表扫描）。
五、小技巧：“涵盖的查询” 更高效
如果查询的字段全都是索引字段，MongoDB 会直接从索引中取数据，不用访问原始文档，速度超快！
# 假设已有索引：{ "userid": 1, "nickname": 1 }
# 查询和投影都只用到索引字段
db.comment.find(
{ "userid": "1003" }, # 查询条件
{ "userid": 1, "nickname": 1, "_id": 0 } # 只返回这两个字段
)
总结：索引的 “利与弊”
- 利：大幅提高查询速度，尤其是数据量大的时候。
- 弊：占用额外存储空间，且会降低插入 / 更新 / 删除的速度（因为要维护索引）。
最佳实践：
- 只为常用查询字段建索引。
- 复合索引的字段顺序要符合查询习惯（频繁过滤的字段放前面）。
- 定期用explain()检查索引是否被有效使用。