mongodb有几种索引

MongoDB索引类型

MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。

单字段索引 （Single Field Index）

db.person.createIndex( {age: 1} )

上述语句针对age创建了单字段索引，其能加速对age字段的各种查询请求，是最常见的索引形式，MongoDB默认创建的id索引也是这种类型。

{age: 1} 代表升序索引，也可以通过{age: -1}来指定降序索引，对于单字段索引，升序/降序效果是一样的。

复合索引 (Compound Index)

复合索引是Single Field Index的升级版本，它针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，依次类推，如下针对age, name这2个字段创建一个复合索引。

db.person.createIndex( {age: 1, name: 1} )

上述索引对应的数据组织类似下表，与{age: 1}索引不同的时，当age字段相同时，在根据name字段进行排序，所以pos5对应的文档排在pos3之前。

AGE,NAME 位置信息

18,adam pos5

18,jack pos3

19,jack pos1

20,rose pos2

21,tony pos4

复合索引能满足的查询场景比单字段索引更丰富，不光能满足多个字段组合起来的查询，比如db.person.find( {age： 18， name: "jack"} )，也能满足所以能匹配符合索引前缀的查询，这里{age: 1}即为{age: 1, name: 1}的前缀，所以类似db.person.find( {age： 18} )的查询也能通过该索引来加速；但db.person.find( {name: "jack"} )则无法使用该复合索引。如果经常需要根据『name字段』以及『name和age字段组合』来查询，则应该创建如下的复合索引：

db.person.createIndex( {name: 1, age: 1} )

除了查询的需求能够影响索引的顺序，字段的值分布也是一个重要的考量因素，即使person集合所有的查询都是『name和age字段组合』（指定特定的name和age），字段的顺序也是有影响的。

age字段的取值很有限，即拥有相同age字段的文档会有很多；而name字段的取值则丰富很多，拥有相同name字段的文档很少；显然先按name字段查找，再在相同name的文档里查找age字段更为高效。

多key索引 （Multikey Index）

当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多key索引，多key索引会为数组的每个元素建立一条索引，比如person表加入一个habbit字段（数组）用于描述兴趣爱好，需要查询有相同兴趣爱好的人就可以利用habbit字段的多key索引。

{"name" : "jack", "age" : 19, habbit: ["football, runnning"]}

db.person.createIndex( {habbit: 1} ) // 自动创建多key索引

db.person.find( {habbit: "football"} )

其他类型索引

哈希索引（Hashed Index）是指按照某个字段的hash值来建立索引，目前主要用于MongoDB Sharded Cluster的Hash分片，hash索引只能满足字段完全匹配的查询，不能满足范围查询等。

地理位置索引（Geospatial Index）能很好的解决O2O的应用场景，比如『查找附近的美食』、『查找某个区域内的车站』等。

文本索引（Text Index）能解决快速文本查找的需求，比如有一个博客文章集合，需要根据博客的内容来快速查找，则可以针对博客内容建立文本索引。

索引额外属性

MongoDB除了支持多种不同类型的索引，还能对索引定制一些特殊的属性。

·唯一索引 (unique index)：保证索引对应的字段不会出现相同的值，比如_id索引就是唯一索引。

·TTL索引：可以针对某个时间字段，指定文档的过期时间（经过指定时间后过期 或 在某个时间点过期）。

·部分索引 (partial index): 只针对符合某个特定条件的文档建立索引，3.2版本才支持该特性。

·稀疏索引(sparse index): 只针对存在索引字段的文档建立索引，可看做是部分索引的一种特殊情况。