MongoDB是一種流行的文檔型數據庫，它使用類似JSON的BSON格式存儲數據，廣泛應用於各種Web應用和數據分析場景。隨着數據量增長，查詢效率會逐漸成爲瓶頸——如果查詢速度太慢，用戶體驗會下降，系統響應也會變遲鈍。這時候，索引（Index） 就成了MongoDB查詢優化的核心手段。
爲什麼查詢會變慢？¶
假設我們有一個存儲學生信息的集合（Collection），裏面有10萬條文檔，每條文檔包含name、age、score等字段。如果我們要查詢“年齡爲20歲的學生”，MongoDB會怎麼做？
- 沒有索引時：MongoDB會從集合的第一條文檔開始，一條一條檢查是否滿足條件（
age=20）。這種方式稱爲全表掃描（Full Collection Scan），時間複雜度是 O(n)（n爲文檔總數）。當數據量很大時（比如百萬級），這種方式會非常耗時。
索引是什麼？¶
MongoDB的索引本質上是一種特殊的數據結構，它像一本書的“目錄”，記錄了字段值與文檔位置的映射關係。例如，當我們爲age字段創建索引時，索引會按年齡排序，記錄每個年齡對應的文檔在集合中的位置。
類比現實場景：
- 沒有目錄的書：想找“Python”相關的章節，只能一頁頁翻。
- 有目錄的書：直接查目錄找到頁碼，翻到對應頁即可。
MongoDB的索引通過這種“目錄”機制，讓查詢從“全表掃描”變爲“快速定位”，時間複雜度從 O(n) 降爲 O(log n)（對數級），效率提升顯著。
索引如何提升查詢效率？¶
假設我們爲students集合的age字段創建了索引：
db.students.createIndex({age: 1}) // 1表示升序，-1表示降序
此時，查詢“年齡爲20歲的學生”時：
- 無索引：遍歷10萬條文檔，檢查每個文檔的age是否爲20。
- 有索引：直接在索引中查找age=20對應的文檔位置，然後跳轉到這些位置讀取數據。
這個過程中，MongoDB只需要訪問索引樹的節點，而不是整個集合，因此速度快得多。
如何在MongoDB中創建索引？¶
MongoDB提供了createIndex()方法來創建索引，語法爲：
db.collection.createIndex({字段名: 排序方式})
排序方式：1表示升序，-1表示降序（默認升序）。
示例：
1. 爲name字段創建普通索引：
db.students.createIndex({name: 1})
- 爲
age和score創建複合索引（按年齡+分數排序）：
db.students.createIndex({age: 1, score: -1})
（複合索引的順序很重要！比如查詢age=20且score>90時，age在前才能高效使用索引。）
常見索引類型（初學者必知）¶
除了最常用的單字段索引，MongoDB還有幾種實用的索引類型：
- 唯一索引：確保字段值唯一，防止重複數據。
db.students.createIndex({email: 1}, {unique: true}) // 郵箱不能重複
- 複合索引：多個字段組合的索引，適合多條件查詢。例如：
db.orders.createIndex({user_id: 1, order_date: -1}) // 先按用戶ID升序，再按訂單日期降序
- 文本索引：用於文本搜索，支持模糊匹配。
db.books.createIndex({title: "text", author: "text"}) // 搜索title或author中包含關鍵詞的書籍
如何驗證索引是否生效？¶
MongoDB提供explain()方法，可以查看查詢的執行計劃，判斷索引是否被使用。
示例：
查詢“年齡爲20歲的學生”，並查看執行計劃：
db.students.find({age: 20}).explain("executionStats")
執行後，重點看以下兩個字段：
- executionTimeMillis：查詢耗時（單位：毫秒），越小越好。
- totalDocsExamined：實際檢查的文檔數。如果totalDocsExamined等於查詢結果數（比如查到5條，totalDocsExamined=5），說明使用了索引；如果totalDocsExamined等於集合總文檔數（比如10萬），則說明未使用索引，查詢是全表掃描。
索引的“坑”：不是越多越好！¶
雖然索引能提升查詢效率，但過度創建索引會帶來副作用：
- 佔用存儲空間：每個索引都需要額外存儲，數據量越大，索引佔用空間越多。
- 拖慢寫操作：插入、更新、刪除文檔時，MongoDB需要同時維護索引，索引越多，寫操作越慢。
最佳實踐：
- 優先爲頻繁查詢的字段創建索引（比如age、name）。
- 避免爲很少查詢的字段或重複率高的字段（比如gender=“男”佔比90%）建索引。
- 複合索引的字段順序要根據查詢頻率調整（比如user_id比order_date更常用時，user_id放前面）。
總結¶
MongoDB的索引是查詢優化的核心工具，它通過“目錄”機制將查詢從全表掃描轉爲快速定位，大幅提升效率。初學者需要掌握：
1. 理解索引的本質：字段值與文檔位置的映射關係。
2. 掌握創建索引的基本語法：createIndex({字段: 1})。
3. 根據查詢需求選擇索引類型（單字段、複合、唯一等）。
4. 使用explain()驗證索引是否生效，避免無效索引。
合理使用索引，能讓MongoDB查詢速度質的飛躍，讓你的應用在數據量增長時依然保持高效響應。