前置知识: MongoDB

MongoDB 索引与查询性能

3 min中级

单字段/复合/唯一/稀疏索引的创建与选择，用 explain 读懂查询计划，避免全表扫描。

0. 一句话理解

索引就是数据库给字段做的”目录”：没有目录就一页页翻（全表扫描），有了目录就能直接翻到目标页。索引让查询变快，但每次写入都要维护目录，所以不能乱建。

1. 查看与创建索引

// 查看现有索引
db.students.getIndexes()

// 给 age 建普通索引（1 升序，-1 降序，对等值查询无区别）
db.students.createIndex({ age: 1 })

// 唯一索引：name 不允许重复
db.students.createIndex({ name: 1 }, { unique: true })

// 复合索引：先按 class，再按 age
db.students.createIndex({ class: 1, age: -1 })

讲解：

  1. getIndexes() 会看到默认的 _id 索引——主键索引由 MongoDB 自动创建。
  2. createIndex({ age: 1 }) 的 1/-1 只影响排序方向，等值查询两种都能用。
  3. unique: true 用来保证字段唯一，插入重复值会报错，适合用户名、订单号。
  4. 复合索引的字段顺序很重要：{ class: 1, age: -1 } 能服务”按班级查”和”按班级+年龄查”，但单独按年龄查用不上它。

2. 用 explain 读查询计划

db.students.find({ age: { $gt: 18 } }).explain("executionStats")

讲解：

  1. explain("executionStats") 返回查询计划，重点看三个字段：
    • winningPlan.stage：COLLSCAN 表示全表扫描，IXSCAN 表示走了索引；
    • totalDocsExamined：实际翻看了多少条文档，越接近返回条数越好；
    • executionTimeMillis：本次查询耗时。
  2. 练习：给 age 建索引前后各 explain 一次，对比 COLLSCAN 与 IXSCAN 的 totalDocsExamined。

3. 索引的代价与取舍

情况建议
查询条件字段建索引
排序字段建索引（避免内存排序）
区分度低的字段（如性别）不建索引，扫描率太高
几乎不查的字段不建索引
写入密集的集合控制索引数量，写入时每条索引都要更新
超大文本字段用文本索引（text）而非普通索引
// 稀疏索引：只为存在该字段的文档建索引
db.students.createIndex({ phone: 1 }, { sparse: true })

// TTL 索引：字段超过 3600 秒自动删除文档（日志、会话场景）
db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })

讲解：

  1. sparse: true 适合”很多文档没有这个字段”的情况，减少索引体积。
  2. expireAfterSeconds 是 MongoDB 的定时过期机制，后台约每 60 秒清理一次，适合验证码、临时会话。

4. 查询性能自查清单

  1. 先用 explain 确认是否 COLLSCAN；
  2. 检查查询条件与排序是否被同一个复合索引覆盖；
  3. 避免对索引字段使用 $where、正则前缀以外的表达式；
  4. 大结果集用游标分批处理，不要一次 find({}) 全量拉取；
  5. 生产环境用 MongoDB Compass 的索引建议或 $indexStats 观察索引使用率。

5. 动手试试

  1. 造 10 万条测试数据（可用 insertMany + 循环），对比 age 有/无索引时的查询耗时。
  2. 给 { class: 1, age: -1 } 建复合索引，测试三种查询：只按 class、按 class+age、只按 age，观察哪个没走索引。
  3. 给订单集合加 TTL 索引，插入一条 createdAt 为过去时间的文档，等待清理（可把 expireAfterSeconds 设小）。

6. 一句话记住

查询慢先跑 explain：看到 COLLSCAN 就建索引；索引不是越多越好，查询多、区分度高的字段才值得建。