摘要：索引使用場景優加快查詢速度劣增刪改會產生額外的開銷占用空間返回集合中一半以上的數據，全表掃描的效率高索引基礎基礎操作查看索引創建索引已有大量數據時可后臺執行不阻塞刪除索引查看索引大小屬性索引順序為正序，為逆序在復合索引中需注意順序索引屬

優：加快查詢速度

劣：增刪改會產生額外的開銷、占用空間

tips: 返回集合中一半以上的數據，全表掃描的效率高

查看索引：db.test.getIndexes()

創建索引：db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true,"name":"index_test_name"}) //已有大量數據時可后臺執行不阻塞

刪除索引： db.test.dropIndex({"username":1})

查看索引大小： db.test.totalIndexSize()

索引順序：

1為正序，-1為逆序

在復合索引中需注意順序（id:1, age:-1）

索引屬性：

唯一性

db.test.ensureIndex({x:1,y:1},{unique:true})

稀疏性

db.test.ensureIndexx({},{sparse:true/false})
不稀疏（默認）：
1. 可插入不存在索引字段的數據，null; 
2. 可篩選不存在字段: db.test.find({m:{$exist:ture}})
稀疏：

explain

獲知系統如何處理請求

cursor  返回游標類型（BasicCursor或BtreeCursor）
nscanned  被掃描的文檔數量
n 返回的文檔數
millis  耗時（毫秒）
indexBounds  所使用的索引

hint

強制使用某個索引

db.test.find({"age":20}).hint({"name":1,"age":1}) // .hint(name_1_age_1)

profile

設置日志級別，記錄慢查詢

查詢條件順序自動調整

能為前綴式的正則表達式命中索引（/^z/）

對需要大量sort的鍵建立索引，避免全部數據加載到內存

$ne、$nin 不會使用索引

_id索引

默認生成唯一字段

單鍵索引

值為一個單一的值

db.test.ensureIndex({x:1})

多鍵索引

值具有多個記錄，如數組、內嵌文檔

db.test.insert({x:[1,2,3,4]})

每一個索引字段最多包含一個數組

Y: {_id:1, a:[1,2], b:1, category:"A array"} 與 {_id:2, a:1, b:[1,2], category:"B array"}
N: {_id:3, a:[1,2], b:[1,2], category:"AB both array"}

查詢

//數組查詢
數組中包含： db.fruitshop.find({"fruits":"apple"})
包含多個： db.fruitshop.find({"fruits":{"$all":["apple", "banana"]}})
精確匹配： db.fruitshop.find({"fruits":["apple","orange","pear"]}) //順序與數量一致
特定位置元素查詢： db.fruitshop.find({"fruits.1":"orange"})
查詢數組長度： db.fruitshop.find({"fruits":{"$size":3}}) //size不能和其他操作符連用，如"$gt"等
返回固定長度： db.fruitshop.find({"fruits":{"$slice":2}}) //前2個
              db.fruitshop.find({"fruits":{"$slice":-1}}) //后1個
              db.fruitshop.find({"fruits":{"$slice":[3,6]}}) //第4~7個，無數據則返回[]

//內嵌文檔
完全匹配： db.staff.find({"name":{"first":"joe","middle":"bush"}}) //順序與數量一致
鍵值對查詢： db.staff.find({"name.first":"joe","name.middle":"bush"}) //點表示法，在插入時鍵名不能包含點（約束）
多層內嵌： elemMatch  db.blogs.find({"comment":{"$elemMatch":{"author":"joe", "score":{"$gte":3}}}}) //內嵌文檔中匹配author和score條件
          where  db.fruitshop.find({"$where":function(){}}) //性能低，每個文檔轉換成一個javascript對象放入函數執行

復合索引

多個條件，從左到右執行

{a:1,b:1,c:1} => {a:1},{a:1,b:1},{a:1,b:1,c:1}

db.test.ensureIndex({x:1,y:1})

過期索引

一段時間后過期，刪除相應數據（用戶的登錄信息、存儲的日志）

db.test.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:30})

限制

字段類型必須是ISODate或者ISODate數組（數組中最小的時間）
不能是復合索引（不能指定兩個過期時間）
刪除時間不精確（后臺進程60s跑一次）

全文索引

字符串或者字符串數組可搜索

//建立索引
db.test.ensureIndex({title:"text"})
db.test.ensureIndex({key1:"text",key2:"text"}) //對多個字段創建全文索引
db.test.ensureIndex({$**:"text"}) //對所有字段建全文索引

//查找
不需要指定字段名稱： db.test.find({"$text":{"$search":"coffee"}}) //每個數據集合只允許創建一個全文索引（可針對一個、多個、全部字段）
查找多個關鍵詞（空格代表 或 操作）： db.test.find({"$text":{"$search":"aa bb cc"}})
指定不包含詞（-代表 非 操作）： db.test.find({"$text":{"$search":"aa bb -cc"}})
與關系操作： db.test.find({"$text":{"$search":""aa" "bb" "cc""}})
相似度查詢： db.test.find({"$text":{"$search":"aa bb"}},{"score:{"$meta":"textScore"}"}) //score字段得分越高，相關度越高
            db.test.find({"$text":{"$search":"aa bb"}},{"score":{"$meta":"textScore"}}).sort({"score":{"$meta":"textScore"}}) //score相關度排序
            
//限制
每次查詢只能指定一個$text
有了$text則hint（強制指定索引）不起作用
中文支持不好（企業版可支持）

地理位置索引

將點的位置存儲，可以按位置查找其他點

2D索引
用于存儲和查找平面上的點

db.test.ensureIndex({w:"2d"})

//使用經緯度表示
取值范圍 經度[-180,180] 緯度[-90,90]
db.test.insert({w:[180,90]})

//查詢
使用$near查詢距離某個點最近的點（默認返回100個）
    db.test.find({"$near":[x,y]})
    db.test.find({w:{"$near":[x,y],"$maxDistance":"z"}}) //限制返回的最遠距離
 
使用$geoWithin查詢某個形狀內的點
    矩形（$box:[[x1,y1],[x2,y2]]） db.test.find({w:{"$geoWithin:{"$box":[[0,0],[3,3]]}}"}})
    圓形（$center:[[x,y],r]）  db.test.find({w:{"$geoWithin":{"$center":[0,0],5}}})
    多邊形（$polygon:[[x1,y1],[x2,y2],..）  db.test.find({w:{"$geoWithin":{"$polygon":[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1]]}}})
    
使用$geoNear查詢，返回最大距離和平均距離等數據

相關擴展：
《地理位置索引的實現原理》

2Dsphere索引
用于存儲和查找球面上的點

db.test.ensureIndex({key:"2dsphere"})