简述MongoDB索引类型？

Mongodb面试考题 0 61

参考回答

MongoDB 提供了多种类型的索引，用于优化不同场景的查询性能。主要的索引类型包括：

单字段索引：针对单个字段创建的索引，最基础、常用的索引类型。
复合索引：在多个字段上创建的索引，用于优化多字段查询。
多键索引：针对数组字段的索引，为数组中每个元素创建单独的索引。
全文索引：用于文本搜索，支持复杂的字符串匹配。
地理空间索引：支持地理位置查询，比如附近地点搜索。
哈希索引：使用字段的哈希值创建索引，适合等值查询。
TTL 索引：用于设置文档的过期时间，自动清理旧数据。

合理选择和设计索引类型可以显著提高查询性能。

详细讲解与拓展

1. 单字段索引

针对单个字段创建的索引，用于优化单字段查询或排序。

语法：

db.collection.createIndex({ field: 1 }) // 升序索引
db.collection.createIndex({ field: -1 }) // 降序索引

例子：对 age 字段创建索引：
```
db.users.createIndex({ age: 1 })
```

2. 复合索引

在多个字段上创建的索引，用于优化涉及多个字段的查询。
查询时必须满足前缀规则，即查询条件应包含索引字段的前缀。

语法：

db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: -1 })

例子：对 name 和 age 字段创建索引：

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

3. 多键索引

针对数组字段的索引，数组中每个元素都会单独创建索引。
适用于查询数组字段中包含特定值的场景。

语法：

db.collection.createIndex({ arrayField: 1 })

例子：对 tags 数组字段创建索引：
```
db.products.createIndex({ tags: 1 })
```
查询 `tags` 包含 `”mongodb”` 的文档：
```
db.products.find({ tags: "mongodb" })
```

4. 全文索引

用于文本搜索，支持复杂的字符串匹配和多语言搜索。

语法：

db.collection.createIndex({ field: "text" })

例子：对 description 字段创建全文索引：

db.articles.createIndex({ description: "text" })

查询包含 `”mongodb”` 的文档：

db.articles.find({  $text: {$ search: "mongodb" } })

5. 地理空间索引

用于地理位置数据查询，比如附近地点搜索。
支持两种类型的地理空间索引：
- 2d 索引：支持平面地理数据。
- 2dsphere 索引：支持球面地理数据（更精确）。

语法：

db.collection.createIndex({ location: "2dsphere" })

例子：存储地理位置并查询附近点：

db.places.insert({
  name: "Park",
  location: { type: "Point", coordinates: [40.7128, -74.0060] }
})
db.places.createIndex({ location: "2dsphere" })
db.places.find({
  location: {
       $near: {$ geometry: { type: "Point", coordinates: [40.7128, -74.0060] },
          $maxDistance: 1000
      }
  }
})

6. 哈希索引

使用字段的哈希值创建索引，适合用于等值查询。

语法：

db.collection.createIndex({ field: "hashed" })

例子：对 userId 字段创建哈希索引：
```
db.users.createIndex({ userId: "hashed" })
```

7. TTL 索引

Time-To-Live 索引，用于设置文档的过期时间，适合存储临时数据。

语法：

db.collection.createIndex({ field: 1 }, { expireAfterSeconds: <seconds> })

例子：对 createdAt 字段创建 TTL 索引，使文档在 10 分钟后过期：
```
db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 600 })
```

索引优化建议

选择合适的索引类型：根据查询模式选择单字段索引、复合索引或其他特殊索引。
避免过多索引：索引会占用额外的存储空间，并影响写入性能。
使用索引覆盖查询：将查询字段和返回字段包含在索引中，避免访问文档。
定期监控索引使用情况：通过 explain 方法检查索引是否被正确使用。

总结

MongoDB 提供了多种索引类型，包括单字段索引、复合索引、多键索引、全文索引、地理空间索引、哈希索引和 TTL 索引。每种索引都有特定的应用场景和适用条件。在实际开发中，合理选择和设计索引类型，可以显著提升查询性能，同时平衡系统的存储和写入开销。