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说明：本文来自于https://www.bilibili.com/video/av36394924/?p=2视频讲解

官方文档： https://docs.mongodb.com/manual/core/index-single/ 4.2版本

常用索引

单键索引

实例：
db.records.createIndex( { score: 1 } )
db.getCollection("inventory").createIndex({"item.name" : 1})

复合索引

规范：
db.collection.createIndex( { <field1>: <type>, <field2>: <type2>, ... } )

db.records.createIndex( { "score": 1 } , {"name" : 1})

注意索引位置：

多键值索引

其实所谓的多键值索引就是在array上面建立一个索引，mongodb会将array的每一个数字进行排序索引。

规范：
db.coll.createIndex( { <field>: < 1 or -1 > } )

{ _id: 5, type: "food", item: "aaa", ratings: [ 5, 8, 9 ] }
db.inventory.createIndex( { ratings: 1 } )

hash索引

将字段的值通过hash函数变成一个int类型的一个数字，然后放到数组中。 他是支持分片的。，他就是为了定值查找。

规范：
db.collection.createIndex( { <field>: "hashed" } )

局部索引

如果你建立的事一个basic indexs，你解索的索引是针对所有的文档。既然有所有，那么你就有相对的词，局部。

他主要是针对你匹配的复合条件的索引，是document的子集。他有更低的开销，更少的存储空间。

规范：
db.restaurants.createIndex(
   { cuisine: 1 },
   { partialFilterExpression: { rating: { $gt: 5 } } }
)
可以使用这几个： $exists $gt, $gte, $lt, $lte  $type  $and  


db.restaurants.find( { cuisine: "Italian", rating: { $lt: 8 } } )

稀疏索引

每一个文档的字段都不是一样的，如果这个时候设置一个字段name是其他文档没有这个字段的时候，怎么来建立索引。

稀疏索引，他的意思就是我建立的index字段必须在有这个字段的document才可以建立。

规范：
db.addresses.createIndex( { "xmpp_id": 1 }, { sparse: true } )

db.scores.find( { score: { $lt: 90 } } )

TTL索引

他是一个单键索引，在制定的时间内，就回消除document数据，可以用于缓存处理。

规范：
db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } ) // 单位是秒

注意： 有延迟，本身有后台的进程去删除这些document，他是60秒执行一次。

索引管理

查看索引

db.collection.getIndexes()

移除索引

db.pets.dropIndex( "catIdx" )  删除的是字段
db.collection.dropIndexes()  // 会发现_id这个主键索引是删不掉的， 除非换了这个_id

修改索引

重建操作，数据量大的时候，磁盘不够了，碎片整理的，用这个，但是不建议使用。，

db.collection.reIndex()

这个操作，只能影响一个mongdb，对主从和分片的其他的mongodb是不会有影响的。

索引的优化

他也是安装BTree的模式来的。

explain执行计划

db.getCollection("inventory").find({ "item.name" : "cd"}).explain("executionStats")

{ 
    "queryPlanner" : {
        "plannerVersion" : 1.0, 
        "namespace" : "mydatabse.inventory", 
        "indexFilterSet" : false, 
        "parsedQuery" : {
            "item.name" : {
                "$eq" : "cd"
            }
        }, 
        "queryHash" : "9CC5AAF7", 
        "planCacheKey" : "E5AE0C9D", 
        "winningPlan" : {
            "stage" : "FETCH", 
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN", 
                "keyPattern" : {
                    "item.name" : 1.0
                }, 
                "indexName" : "item.name_1", 
                "isMultiKey" : false, 
                "multiKeyPaths" : {
                    "item.name" : [

                    ]
                }, 
                "isUnique" : false, 
                "isSparse" : false, 
                "isPartial" : false, 
                "indexVersion" : 2.0, 
                "direction" : "forward", 
                "indexBounds" : {
                    "item.name" : [
                        "[\"cd\", \"cd\"]"
                    ]
                }
            }
        }, 
        "rejectedPlans" : [

        ]
    }, 
    "executionStats" : {
        "executionSuccess" : true, 
        "nReturned" : 1.0, 
        "executionTimeMillis" : 0.0, 
        "totalKeysExamined" : 1.0, 
        "totalDocsExamined" : 1.0, 
        "executionStages" : {
            "stage" : "FETCH", 
            "nReturned" : 1.0, // 返回的1条记录
            "executionTimeMillisEstimate" : 0.0,  // 执行了时间 
            "works" : 2.0, 
            "advanced" : 1.0, 
            "needTime" : 0.0, 
            "needYield" : 0.0, 
            "saveState" : 0.0, 
            "restoreState" : 0.0, 
            "isEOF" : 1.0, 
            "docsExamined" : 1.0, // 查询了一条document文档
            "alreadyHasObj" : 0.0, 
            "inputStage" : {
                "stage" : "IXSCAN", 
                "nReturned" : 1.0, 
                "executionTimeMillisEstimate" : 0.0, 
                "works" : 2.0, 
                "advanced" : 1.0, 
                "needTime" : 0.0, 
                "needYield" : 0.0, 
                "saveState" : 0.0, 
                "restoreState" : 0.0, 
                "isEOF" : 1.0, 
                "keyPattern" : {
                    "item.name" : 1.0
                }, 
                "indexName" : "item.name_1", 
                "isMultiKey" : false, 
                "multiKeyPaths" : {
                    "item.name" : [

                    ]
                }, 
                "isUnique" : false, 
                "isSparse" : false, 
                "isPartial" : false, 
                "indexVersion" : 2.0, 
                "direction" : "forward", 
                "indexBounds" : {
                    "item.name" : [
                        "[\"cd\", \"cd\"]"
                    ]
                }, 
                "keysExamined" : 1.0, 
                "seeks" : 1.0, 
                "dupsTested" : 0.0, 
                "dupsDropped" : 0.0
            }
        }
    }, 
    "serverInfo" : {
        "host" : "cdcbbd0f125a", 
        "port" : 27017.0, 
        "version" : "4.2.0", 
        "gitVersion" : "a4b751dcf51dd249c5865812b390cfd1c0129c30"
    }, 
    "ok" : 1.0
}

和mysql的索引优化是一样的

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mongodb-索引