索引支持在 MongoDB 中高效地执行查询.如果没有索引, MongoDB 必须执行全集合扫描, 即扫描集合中的每个文档, 以选择与查询语句 匹配的文档.这种扫描全集合的查询效率是非常低的, 特别在处理大量的数据时, 查询可以要花费几十秒甚至几分钟, 这对网站的性能是非常致命的.
如果查询存在适当的索引, MongoDB 可以使用该索引限制必须检查的文档数.
索引是特殊的数据结构, 它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分.索引存储特定字段或一组字段的值, 按字段值排序.索引项的排 序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作.此外, MongoDB 还可以使用索引中的排序返回排序结果.
MongoDB 使用的是 B Tree, MySQL 使用的是 B+ Tree
// create index
db.<collection_name>.createIndex({ userid : 1, username : -1 })
// retrieve indexes
db.<collection_name>.getIndexes()
// remove indexes
db.<collection_name>.dropIndex(index)
// there are 2 ways to remove indexes:
// 1. removed based on the index name
// 2. removed based on the fields
db.<collection_name>.dropIndex( "userid_1_username_-1" )
db.<collection_name>.dropIndex({ userid : 1, username : -1 })
// remove all the indexes, will only remove non_id indexes
db.<collection_name>.dropIndexes()
MongoDB 支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引, 称为单字段索引 Single Field Index
对于单个字段索引和排序操作, 索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要, 因为 MongoDB 可以在任何方向上遍历索引.
MongoDB 还支持多个字段的用户定义索引, 即复合索引 Compound Index
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义.例如, 如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成, 则索引首先按 userid 正序排序, 然后 在每个 userid 的值内, 再在按 score 倒序排序.
