📖 1. 索引基础

• 默认索引：_id 字段自带唯一索引。

• 单字段索引：对一个字段建索引。

• 复合索引：多个字段组合建索引。

• 多键索引：数组字段建索引（数组里的每个值都会建索引）。

• 唯一索引：字段值必须唯一。

• TTL 索引：让数据过期自动删除（常用于日志、session）。

• 部分索引 / 稀疏索引：只索引符合条件的文档。

• 全文索引：支持文本搜索。

📖 2. 建索引语法

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

// 复合索引（age 升序, created_at 降序）
db.users.createIndex({ age: 1, created_at: -1 })

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

// 部分索引（只给 active=true 的文档建索引）
db.users.createIndex(
  { last_login: 1 },
  { partialFilterExpression: { active: true } }
)

// TTL 索引（login_time 30 天后过期）
db.sessions.createIndex(
  { login_time: 1 },
  { expireAfterSeconds: 30*24*3600 }
)

📖 3. 索引设计规范

✅ 基本原则

1. 高频查询的字段必须建索引

   • 比如 email（登录用）、created_at（分页用）、article_id（查询文章评论）。

2. 避免给低选择性字段建索引

   • 如 gender、status（只有 0/1），建索引没意义，因为匹配结果太多，MongoDB 还是要全表扫描。

3. 复合索引遵循“最左前缀原则”

   • 索引 {a:1, b:1, c:1}，支持：

     • a

     • a, b

     • a, b, c

   • 但不支持单独 b 或 c。

4. 避免过多索引

   • 每个索引会增加写入成本（insert/update/delete 都要更新索引）。

   • 一般来说，一个 collection 不要超过 5–10 个索引。

5. 区分排序和范围查询

   • 如果有 range（如 age > 30），后面的索引字段不能再用于排序。

   • 所以复合索引要 carefully 按查询习惯设计。

6. 考虑 TTL 和稀疏索引

   • 日志/临时数据用 TTL；

   • 可选字段（如 mobile）用 sparse/partial index。

📖 4. 实战案例

案例 1：用户表

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "name": "Alice",
  "email": "[email protected]",
  "age": 25,
  "mobile": "13800000000",
  "login_time": ISODate("2023-01-01T10:00:00Z"),
  "active": true
}

索引设计

• 登录查找 → email 唯一索引

db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })

• 查询最近活跃用户 → 复合索引

db.users.createIndex({ active: 1, login_time: -1 })

• 清理过期 session → TTL 索引

db.users.createIndex({ login_time: 1 }, { expireAfterSeconds: 2592000 }) // 30天

案例 2：文章 & 评论（独立 collection）

comments 文档

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "article_id": ObjectId("..."),
  "user": "Bob",
  "text": "不错",
  "created_at": ISODate("2023-01-01T12:00:00Z")
}

索引设计

• 查询某篇文章的评论 → article_id 索引

db.comments.createIndex({ article_id: 1 })

• 查询文章最新评论（分页） → 复合索引

db.comments.createIndex({ article_id: 1, created_at: -1 })

• 查询某个用户的评论 → user 索引

db.comments.createIndex({ user: 1 })

案例 3：电商订单表

order 文档

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "user_id": ObjectId("..."),
  "status": "paid",
  "total": 100,
  "created_at": ISODate("2023-01-01T12:00:00Z")
}

索引设计

• 查询用户订单 → user_id + created_at

db.orders.createIndex({ user_id: 1, created_at: -1 })

• 按状态统计订单 → status

db.orders.createIndex({ status: 1 })

📖 5. 索引调优方法

• db.collection.getIndexes() → 查看现有索引

• db.collection.dropIndex("indexName") → 删除无用索引

• db.collection.find(query).explain("executionStats") → 分析查询是否用到了索引

✅ 总结

• 建索引要根据查询场景（不要乱建）

• 复合索引要按查询顺序设计（最左前缀）

• 数组字段建索引会自动变成多键索引

• 大数据量表要考虑复合索引 + 分页优化

• 日志/临时数据用 TTL 索引