本文整理自网络，侵删。
索引就像书的目录，如果查找某内容在没有目录的帮助下，只能全篇查找翻阅，这导致效率非常的低下；如果在借助目录情况下，就能很快的定位具体内容所在区域，效率会直线提高。
索引简介
首先打开命令行，输入mongo。默认mongodb会连接名为test的数据库。
➜ ~ mongo MongoDB shell version: 2.4.9 connecting to: test > show collections >
可以使用show collections/tables查看数据库为空。
然后在mongodb命令行终端执行如下代码
> for(var i=0;i<100000;i++) {
... db.users.insert({username:'user'+i})
... }
> show collections
system.indexes
users
>
再查看数据库发现多了system.indexes 和 users两个表，前者即所谓的索引，后者为新建的数据库表。
这样user表中即有了10万条数据。
> db.users.find()
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e4"), "username" : "user0" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e5"), "username" : "user1" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e6"), "username" : "user2" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e7"), "username" : "user3" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e8"), "username" : "user4" }
{ "_id" : ObjectId("5694d5da8fad9e319c5b43e9"), "username" : "user5" }
现在需要查找其中任意一条数据,比如
> db.users.find({username: 'user1234'})
{ "_id" : ObjectId("5694d5db8fad9e319c5b48b6"), "username" : "user1234" }
发现这条数据成功找到，但需要了解详细信息，需要加上explain方法
> db.users.find({username: 'user1234'}).explain()
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 100000,
"nscanned" : 100000,
"nscannedObjectsAllPlans" : 100000,
"nscannedAllPlans" : 100000,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 30,
"indexBounds" : {
},
"server" : "root:27017"
}
参数很多，目前我们只关注其中的"nscanned" : 100000和"millis" : 30这两项。
nscanned表示mongodb在完成这个查询过程中扫描的文档总数。可以发现，集合中的每个文档都被扫描了，并且总时间为30毫秒。
如果数据有1000万个，如果每次查询文档都遍历一遍。呃，时间也是相当可观。
对于此类查询，索引是一个非常好的解决方案。
> db.users.ensureIndex({"username": 1})
然后再查找user1234
> db.users.ensureIndex({"username": 1})
> db.users.find({username: 'user1234'}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor username_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"username" : [
[
"user1234",
"user1234"
]
]
},
"server" : "root:27017"
}
的确有点不可思议，查询在瞬间完成，因为通过索引只查找了一条数据，而不是100000条。
当然使用索引是也是有代价的：对于添加的每一条索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变化时，不仅要更新文档，还要更新级集合上的所有索引。因此，mongodb限制每个集合最多有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上的索引。
小技巧
如果一个非常通用的查询，或者这个查询造成了性能瓶颈，那么在某字段（比如username）建立索引是非常好的选择。但只是给管理员用的查询（不太在意查询耗费时间），就不该对这个字段建立索引。
复合索引
索引的值是按一定顺序排列的，所以使用索引键对文档进行排序非常快。
db.users.find().sort({'age': 1, 'username': 1})
这里先根据age排序再根据username排序，所以username在这里发挥的作用并不大。为了优化这个排序，可能需要在age和username上建立索引。
db.users.ensureIndex({'age':1, 'username': 1})
这就建立了一个复合索引（建立在多个字段上的索引），如果查询条件包括多个键，这个索引就非常有用。
相关阅读 >>
mongodb搭建高可用集群的完整步骤（3个分片+3个副本）
centos 6.5 x64系统中安装mongodb 2.6.0二进制发行版教程
更多相关阅读请进入《mongodb》频道 >>
数据库系统概念 第6版
本书主要讲述了数据模型、基于对象的数据库和XML、数据存储和查询、事务管理、体系结构等方面的内容。
