开源框架：MongoDB—索引知识

一、索引概述

1. 核心作用

• 提升查询效率：避免全集合扫描（无需遍历所有文档），尤其适用于大量数据场景，减少查询耗时。
• 支持高效操作：通过有序存储字段值，实现快速相等匹配、范围查询，且可直接利用索引排序返回结果。

2. 本质与数据结构

• 索引是特殊数据结构，存储集合中特定字段（或字段组）的值并按规则排序，仅保留数据集的一小部分，便于快速遍历。
• MongoDB 索引采用 B-Tree 数据结构（与 MySQL 的 B+Tree 不同）。

3. 官网参考

• 详细文档：https://docs.mongodb.com/manual/indexes/

二、索引类型

1. 单字段索引（Single Field Index）

• 定义：在文档的单个字段上创建的升序（1）或降序（-1）索引。
• 关键特点：索引键的排序顺序（升序 / 降序）不影响查询效果，MongoDB 可双向遍历索引。

2. 复合索引（Compound Index）

• 定义：基于多个字段创建的索引，字段顺序对查询效果至关重要。
• 排序逻辑：先按第一个字段排序，再在该字段的每个值范围内，按第二个字段排序，以此类推。
• 示例：索引 { userid: 1, score: -1 } 表示先按 userid 正序排序，再在同一 userid 下按 score 倒序排序。

3. 其他特殊索引

（1）地理空间索引（Geospatial Index）

• 用途：支持地理空间坐标数据的高效查询。
• 类型：

• 二维索引：返回结果基于平面几何。
• 二维球面索引：返回结果基于球面几何。

（2）文本索引（Text Indexes）

• 用途：支持集合中字符串内容的搜索。
• 特性：自动过滤语言相关停止词（如 “the”“a”“or”），仅存储词干（根词），优化搜索效率。

（3）哈希索引（Hashed Indexes）

• 用途：主要支持基于散列的分片场景。
• 特性：对字段值进行散列后索引，值分布更随机；仅支持相等匹配查询，不支持范围查询。