1、简介
它就像是一本书的目录，如果没有它，我们就需要对整个书籍进行查找来获取需要的结果，即所说的全盘扫描；
而有了目录（索引）之后就可以通过它帮我们定位到目标所在的位置，快速的获取我们想要的结果。
2、演示
第一步，向用户集合users中插入100W条数据
var insertUsers = function() {
var start = new Date().getTime();
for (var i = 1; i <= 1000000; i++) {
db.users.insert({
"userid": i,
"username": "wjg" + i,
"age": Math.floor(Math.random() * 100), //年龄为0~99的随机整数
"createdate": new Date()
})
}
var end = new Date().getTime();
print("插入100W条数据共耗时" + (end - start) / 1000 + "秒");
}
</div>
LZ的渣渣I3和4G内存总共耗时了484.623秒，约8分多钟。任务管理器里边可以很清楚的看到当时CPU、内存和磁盘使用率都普遍的增高。
第二步：查询用户名为“wjg465413”的文档对象
db.users.find({username:"wjg465413"}).explain("allPlansExecution")
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillis" : 865,
"totalKeysExamined" : 0,
"totalDocsExamined" : 1000000,
"executionStages" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 770,
"works" : 1000002,
"advanced" : 1,
"needTime" : 1000000,
"needFetch" : 0,
"saveState" : 7813,
"restoreState" : 7813,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"direction" : "forward",
"docsExamined" : 1000000
},
"allPlansExecution" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "Jack",
"port" : 27017,
"version" : "3.0.3",
"gitVersion" : "b40106b36eecd1b4407eb1ad1af6bc60593c6105"
},
"ok" : 1
}
</div>
说明：这里的explain方法相当于查询计划，它会返回给你查询过程的详细信息。它的参数有三种模式：“queryPlanner”(查询计划[默认])、“executionStats”(执行状态)和“allPlansExecution”(所有执行计划)，这里我们只关注它返回给我们的以下几个信息。
"executionTimeMillis" : 865 //执行的毫秒数 注：如果你是第一次执行，可能会花费更长的时间 "totalDocsExamined" : 1000000 //共检查的文档数</div>
第三步：在用户名“username”字段上加上索引
db.users.createIndex({ "username" : 1 })
</div>
重新执行上次的查询操作
db.users.find({username:"wjg465413"}).explain("allPlansExecution")
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "test.users",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"username" : {
"$eq" : "wjg465413"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"username" : 1
},
"indexName" : "username_1",
"isMultiKey" : false,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"username" : [
"[\"wjg465413\", \"wjg465413\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillis" : 53,
"totalKeysExamined" : 1,
"totalDocsExamined" : 1,
"executionStages" : {
"stage" : "FETCH",
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 0,
"works" : 2,
"advanced" : 1,
"needTime" : 0,
"needFetch" : 0,
"saveState" : 0,
"restoreState" : 0,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"docsExamined" : 1,
"alreadyHasObj" : 0,
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : 1,
"executionTimeMillisEstimate" : 0,
"works" : 2,
"advanced" : 1,
"needTime" : 0,
"needFetch" : 0,
"saveState" : 0,
"restoreState" : 0,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"keyPattern" : {
"username" : 1
},
"indexName" : "username_1",
"isMultiKey" : false,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"username" : [
"[\"wjg465413\", \"wjg465413\"]"
]
},
"keysExamined" : 1,
"dupsTested" : 0,
"dupsDropped" : 0,
"seenInvalidated" : 0,
"matchTested" : 0
}
},
"allPlansExecution" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "Jack",
"port" : 27017,
"version" : "3.0.3",
"gitVersion" : "b40106b36eecd1b4407eb1ad1af6bc60593c6105"
},
"ok" : 1
}
</div>
可以看到两次的查询计划有很大的差别，我们还是着重看下那两个属性值。
"executionTimeMillis" : 53 //执行的毫秒数 "totalDocsExamined" : 1 //共检查的文档数</div>
加过索引之后查询这个文档所耗费的时间仅仅为53毫秒，并且扫描一次直接定位，性能提升了16倍。可见合理使用索引的重要性！
注：“_id”字段是Mongo为我们默认添加的索引，而且是唯一索引，保证了数据的唯一性，不可以移除。另外，使用limit(1)限制查询结果的数量也可以提高查询速度
3、索引的类型
a）、单一索引：可以在数据集上任意一个字段上建立索引，包括普通的属性键、内嵌文档以及内嵌文档中的属性键。
db.users.createIndex({ "username" : 1 }) //普通属性键的索引
//假设class是一个内嵌的文档
db.users.createIndex({ "class" : 1 }) //内嵌文档的索引
db.users.createIndex({ "class.classname" : 1 }) //内嵌文档中的属性键索引
</div>
索引方向：1表示升序，-1表示降序
b）、复合索引：以多个属性键为基础而建立得索引
db.users.createIndex({ "username" : 1, "age" : -1, "userid" : 1 }) //在“username”、“age”和“userid”上建立复合索引
</div>
索引前缀：通过建立上边的复合索引之后，Mongo就相当于同时拥有了三个索引一样，分别是{"username" : 1},{"username" : 1, "age" : -1}和{"username" : 1, "age" : -1, "userid" : 1}，但是像{"age" : -1},{"userid" : 1}或者{"age" : -1, "userid" : 1}这三个索引并不会起作用。所以它会使用包含了前缀（首个）的索引的作为复合索引
c）、多键索引：为数组中的多个值建立索引以实现高效查询。