索引设计与调优

索引类型

类型	用途
单字段索引	单列等值/范围/排序
复合索引	多列组合，遵循前缀规则
多键索引（Multikey）	数组字段自动成为多键索引
文本索引	全文检索（`text`）
地理索引	`2dsphere` / `2d` 地理查询
唯一索引	保证唯一
TTL 索引	到期自动删除文档（日志、验证码）
部分索引	只索引满足条件的文档
稀疏索引	跳过缺失字段
通配符索引	索引未知/动态字段

db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 })       // 复合索引
db.orders.createIndex({ userId: 1 }, { partialFilterExpression: { status: "paid" } })
db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })  // TTL
db.products.createIndex({ name: "text", description: "text" })

复合索引与 ESR 规则

复合索引同样遵循「最左前缀」。字段顺序按 ESR 排列：

E（Equality） 等值字段放最前
S（Sort） 排序字段居中
R（Range） 范围字段放最后

// 查询：db.orders.find({ userId: 7, status: "paid" })
//        .sort({ createdAt: -1 })
// E: userId, S: createdAt, R: 无
db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 })

Tip

ESR 与关系型联合索引「等值在前、范围在后」的思想一致，额外强调排序字段的位置。排序方向也要与索引一致：{ createdAt: -1 } 对应索引 -1，反向排序（全字段取反）也能用索引，但混合方向（一个升一个降）在 MongoDB 中需要注意索引方向定义。

覆盖查询

查询字段与返回字段都在索引中时，无需读取文档（totalDocsExamined: 0），效率最高：

db.users.createIndex({ email: 1, name: 1 })

// 只返回索引内字段，排除 _id
db.users.find(
  { email: "a@example.com" },
  { _id: 0, email: 1, name: 1 }
)

用 explain() 分析

db.orders.find({ userId: 7, status: "paid" }).sort({ createdAt: -1 }).explain("executionStats")

关注指标：

指标	含义
`winningPlan.stage`	`COLLSCAN`（全表扫描，差）/ `IXSCAN`（索引，好）
`totalKeysExamined`	扫描的索引键数
`totalDocsExamined`	扫描的文档数
`executionTimeMillis`	执行耗时
`nReturned`	返回文档数

理想情况：IXSCAN + nReturned ≈ totalKeysExamined ≈ totalDocsExamined（覆盖查询时 DocsExamined = 0）。

Warning

若 totalDocsExamined 远大于 nReturned，说明索引选择性差或未覆盖；若出现 SORT / SORT_KEY_GENERATOR 阶段，说明排序未用索引，会占用大量内存。COLLSCAN 出现在大集合上通常是严重问题。

索引代价与维护

每个索引都占用内存与磁盘，并拖慢写入。
删除无用索引：db.coll.dropIndex("name")。
查看索引使用情况：

db.orders.aggregate([{ $indexStats: {} }])   // 每个索引的访问次数
db.orders.getIndexes()

// 强制使用索引（谨慎）
db.orders.find({ userId: 7 }).hint({ userId: 1, createdAt: -1 })

// 在副本集上建索引默认不影响可用性；在老版本可用 background
db.orders.createIndex({ userId: 1 }, { background: true })

Tip

定期用 $indexStats 找出 accesses.ops = 0 的索引并清理。索引不是越多越好——尤其在写多读少的集合上，多余索引会显著拖慢写入。

小结

复合索引按 ESR（等值 → 排序 → 范围）设计字段顺序。
覆盖查询（totalDocsExamined = 0）性能最佳。
用 explain("executionStats") 判断是否 IXSCAN、扫描是否高效。
定期审计并清理无用索引，控制写入成本。

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