索引是数据库中的一个重要对象，主要用于支持高效查询操作。如果没有索引，数据库就只能进行全表扫描，效率将极为低下。mongodb的索引体系比较庞大，按照索引类型，我准备分这么几个部分来进行阐述：
基本索引
Text索引
GEO索引
概述
本文将简单介绍常用的基本索引类型，已经索引的相关操作。根据官方的文档，Mongodb有这么几种常见索引：
Default _id 主键索引，默认作用在
_id上Single Field 单键索引，针对单个field的索引
Compound 复合索引，针对多个field的索引
Multikey Index，这个我都不知道怎么翻，多键索引吧，其实就是针对数组子项的索引，因为数组有多个元素，每个元素都可能的key,如果有一个索引A作用在这个key上，这就是所谓的Multikey index
Geospatial Index 针对地理位置信息的索引
Text Index 支持全文搜索的索引，2.4才支持
Hashed Index ， To support hash based sharding, MongoDB provides a hashed index (page 22) type, which indexes the hash of the value of a field.
同时，mongodb提供了两个索引的属性：
Unique 唯一性，保证索引作用的field上的value是唯一的。
Sparse 稀疏性，如果一个Collection中的某个field A 只存在于某些Document上，而 A 上同时建立了索引，那么用Sparse则会使查询操作直接忽略这些记录。
好了，概念说了很多，来讲一下索引的具体操作吧。创建一个索引很简单，看看下面这些代码：
// 单键索引
db.Student.ensureIndex({code:1});
// 复合索引
db.Student.ensureIndex({name:1,time:-1})
// Multikey Index
db.Student.ensureIndex({faver.id:1});
// 唯一索引
db.Student.ensureIndex({code:1},{unique:1});
// 唯一索引同时删除重复值
db.Student.ensureIndex({code:1},{unique:1,dropDups:1});
// 唯一稀疏索引
db.Student.ensureIndex({code:1},{unique:1,sparse:1});
获取一个Collection上面的集合信息
// 单个Collection
db.Student.getIndexes();
// DB中所有的Index
db.system.indexes.find();
删除索引
// 删除在某个field上面的索引
db.Student.dropIndex({name:1});
// 根据索引名删除
db.system.indexes.remove({name:"code_-1"})
如何修改索引呢？没有特定修改命令，一般是先删除，然后创建新的索引。
系统运行一段时间以后，随着数据的累加，业务需求的变化，可能会需要对索引进行重建(rebuild)，则可以做这个操作：
db.collection.reIndex()
rebuild会先删除集合上的所有索引，包括_id索引，然后重建。这种操作往往和耗时，最好在系统资源充足的时候做。
细节
1. 限制
mongodb对索引的使用和管理也有一些限制
索引key的总容量不能大于1024byte,否则以后的索引将创建不了
单个集合不能超过64个索引
单个索引的名字长度（包括命名空间）不能超过125 个字符
复合索引最多只能作用在31个field上
一个查询不能同时使用text and Geospatial 索引
上面列的只是一些大的限制，在具体场景中还有很多索引相互冲突，或者使用不当造成索引无法命中的情况，所以还要看看更细节的一些东西。
2. 使用策略
2.1 _id 主键索引
这个是系统自动创建的，不能删除，除非你Drop掉整个Collection。这个效率是非常高的，对于一些数据量很大，但是没有排序需求的集合（如日志表），在分页策略上应该使用_id来进行分页。
2.2 single 单键索引
mongodb 不限制你在任何field上面创建单键索引，但是一个查询一次只能使用一个索引（$or子句可以使用多个），所以看看下面的情况会是这样的：
//存在两个索引：
{code:1}，
{name:1}
//这里mongodb只会命中一个索引，具体是哪个由查询分析器决定
db.Student.find({code:{$lt:10},name:{$regex:/^a/}}).explain();
{
"cursor" : "BtreeCursor name_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 4,
"nscannedAllPlans" : 4,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 46,
"indexBounds" : {
"name" : [
[
"a",
"b"
]
]
},
"server" : "pormatoMacBook-Pro.local:27017"
}
索引还存在排序问题，{a:1}升序 / {a:-1}降序，但是对于单键索引，排序的时候升序降序都会命中。如：
db.Student.find().sort({name:1});
db.Student.find().sort({name:-1});
2.3 复合索引
多数情况下，应该考虑复合索引而非单键索引，因为复合索引会包含部分单键索引。例如：
对于索引：
{a:1,b:1,c:1}
相当于该集合拥有了：
{a:1} , {a:1,b:1} , {a:1,b:1,c:1}
但是：
{b:1} ,{c:1} , {b:1,c:1} 是无法命中的。
如果排序也希望命中索引的话，这里分为两种情况:
- 排序字段以索引开始键开头
// 因为查询条件中不存在索引开始键（a:1），要想命中索引，排序必须以索引开始键开头
db.mycoll.find({b:{$gt:1}}).sort({a:1,b:1,c:1});
- 排序字段不以索引开始键开头
db.mycoll.find({a:{$gt:1}}).sort({b:1,c:1});
当然，排序里面还有更为细致的问题，就是查询条件如果有索引field的精准匹配（equal）,则排序也能更简单:
db.mycoll.find({a:1}).sort({b:1});
同样，复合索引也存在索引反序问题,这里和单键索引一样，只有完全反序才能命中：
对于索引{a:1,b:-1}, {a:-1,b:1} 是可以命中的，反过来也成立。但是：{a:1,b:1}或者{a:-1,b:-1}是无法命中索引的。
3 MultiKey Index 多键索引
多键索引是作用在 array field上的element中的某个field上的索引。这个没有太多的特别之处，唯一要注意的是，如果一个索引是复合多键索引,那么这个索引的field中只能有一个array类型。例如：
{a:1,b:[{b1:1,b2:1}] 这个是Ok的， {a:[a1:1,a2:1],b:[{b1:1,b2:1}] 这种索引则是非法的。
其它
mongdb中还存在一种Cover Index的说法。它发生在如下的情况中：
all the fields in the query are part of an index,
andall the fields returned in the results are in the same index.
代码
db.mycoll.find({a:{$lt:100}},{a:1,_id:0}});
这个时候查询条件的field和 查询域field 完全一样，并且这个field刚好能命中索引的话，这个查询效率将非常的高，因为mongodb不会再去硬盘进行扫描，而是直接将Index信息返回。
这里需要知道的是如果在下面两种情况下，Cover Index将无法生效
any of the indexed fields in any of the documents in the collection includes an array. If an indexed field is an array, the index becomes a multi-key index , index and cannot support a covered query.
数组field将直接会使索引变为多键索引any of the indexed fields are fields in subdocuments. To index fields in subdocuments, use dot notation.
查询域总是会返回整个子文档的root节点
基本的索引类型就是这么多了，接下来还有Text , Geo ,hash等较为复杂的索引类型，这个在以后的文章中再来分析。
