索引策略 - MongoDB

01. 索引基础——单字段与复合索引

MongoDB 的索引原理跟 SQL 差不多——B 树结构，加速查询。创建索引用 createIndex，第一个参数是索引字段和方向（1 升序、-1 降序），第二个参数是选项。 _id 字段自动有一个唯一索引。其他字段需要手动建——一般在查询频繁的字段上建索引。单字段索引：createIndex({ field: 1 })。复合索引：createIndex({ a: 1, b: -1 })，支持最左前缀匹配（跟 SQL 的联合索引一样）。索引方向在单字段索引里不重要（MongoDB 可以反向遍历），在复合索引里才有关键影响——排序时如果索引方向匹配就不用额外排序。

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// 单字段索引
db.users.createIndex({ email: 1 });

// 复合索引
db.users.createIndex({ city: 1, age: -1 });

// 唯一索引
db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true });

// 查看集合的所有索引
db.users.getIndexes();

02. 索引类型——TTL、文本、地理空间

MongoDB 支持多种索引类型，远超 B 树索引： TTL 索引——给日期字段建索引，指定过期时间。到期后 MongoDB 自动删除文档。适合存临时数据、会话信息、验证码。后台每 60 秒运行一次清理任务。文本索引——对字符串内容做全文搜索。一个集合只能有一个文本索引但可以包含多个字段。支持多语言分词（中文需要指定语言或装中文分词插件）。搜索时用美元 text 操作符。地理空间索引——2dsphere 索引支持地理空间查询，能查出附近的点、在某个区域内的点。外卖、打车类应用的基础。哈希索引——对字段的哈希值建索引，只支持等值查询。用在分片集群里让数据均匀分布。

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// TTL 索引（60 秒后自动删除）
db.sessions.createIndex(
  { created_at: 1 },
  { expireAfterSeconds: 60 }
);

// 文本索引
db.articles.createIndex({ title: "text", content: "text" });
db.articles.find({ $text: { $search: "mongodb tutorial" } });

// 地理空间索引
db.restaurants.createIndex({ location: "2dsphere" });
db.restaurants.find({
  location: {
    $near: {
      $geometry: { type: "Point", coordinates: [116.4, 39.9] },
      $maxDistance: 5000
    }
  }
});

TTL 索引的清理程序每 60 秒跑一次，不是精确到秒的。如果需要严格定时删除，不要在业务逻辑里依赖它。

03. 索引覆盖查询

跟 SQL 的覆盖索引一个道理——如果查询需要的所有字段都包含在索引里了，MongoDB 就不用去查实际的文档数据，直接从索引返回结果，速度快很多。判断是否覆盖：explain 的结果里 totalDocsExamined 为 0 且没有 FETCH 阶段，说明数据全从索引拿了。要实现覆盖查询，投影里只选索引中包含的字段，而且不能返回下划线 id（除非下划线 id 也在索引里）。因为下划线 id 默认返回，如果不 index 它就会触发回表。但别为了覆盖查询建太宽的索引——索引越大磁盘越多、写入越慢。只对高频查询做覆盖优化。

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// 建覆盖索引
db.orders.createIndex({ user_id: 1, amount: 1 });

// 覆盖查询（只查索引里的字段，且 _id 不返回）
db.orders.find(
  { user_id: ObjectId("...") },
  { user_id: 1, amount: 1, _id: 0 }
);

// 验证是否覆盖
db.orders.find(
  { user_id: ObjectId("...") },
  { user_id: 1, amount: 1, _id: 0 }
).explain("executionStats");

覆盖查询要求投影的字段全部在索引里，而且 _id 要么包含在索引里要么显式排除。

04. 索引策略与 explain

explain 是索引优化的神器。三种模式：queryPlanner（仅执行计划，默认）、executionStats（执行计划加实际统计）、allPlansExecution（所有候选计划的对比）。生产环境用 executionStats 最实用。解读 explain 的关键字段：winningPlan.stage——IXSCAN 表示走了索引，COLLSCAN 表示全表扫描。totalDocsExamined——实际扫了多少文档。nReturned——返回了多少。executionTimeMillis——执行毫秒数。索引设计原则：覆盖查询频率高的字段等值查询字段放复合索引前面，范围查询字段放后面排序字段最好在索引里（避免内存排序）经常一起查询的字段建复合索引用 explain 验证索引是否真的被用了

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// 详细执行计划
db.orders.find({ user_id: ObjectId("...") }).explain("executionStats");

// 关键指标
// winningPlan.inputStage.stage: "IXSCAN" 或 "COLLSCAN"
// executionStats.totalDocsExamined
// executionStats.nReturned
// executionStats.executionTimeMillis

totalDocsExamined / nReturned 比值越大说明索引效率越低。理想情况这个比值接近 1。

05. 索引维护与管理

索引不是建了就一劳永逸的——需要定期维护和监控。查看索引使用情况：用美元 indexStats 聚合管道看每个索引的访问次数，找出不再使用的索引（它们是写操作的累赘）。重建索引：随着文档增删改，索引可能出现碎片。用 reIndex() 重建索引能回收空间、提升性能。但重建期间会锁集合，生产环境要谨慎计划。隐藏索引：用 hideIndex() 隐藏某个索引，查询不会用它但索引还在。适合做大胆的测试——先隐藏看查询有没有变慢，确认没事再删。删除索引：dropIndex() 或 dropIndexes()。删除不需要的索引能提升写性能。

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// 查看索引使用统计
db.orders.aggregate([{ $indexStats: {} }]);

// 隐藏索引（测试用）
db.users.hideIndex("email_1");

// 取消隐藏
db.users.unhideIndex("email_1");

// 删索引
db.users.dropIndex("email_1");

// 删所有非 _id 索引
db.users.dropIndexes();

dropIndexes() 删除所有索引（除了 _id），不是 dropIndex（一个）。看清楚了再执行。

知识测验

第 1/5 题正确 0

TTL 索引的作用是？

副本集