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
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。
