一、索引的作用
數據的存儲在物理上是分散的，創建索引是將一塊連續區域劃分出來存放索引，加快系統查找數據的速度。
二、索引的種類
1、_id索引，默認創建
2、單鍵索引
db.集合名.createIndex({x:1})3、多鍵索引
插入方式同單鍵索引，區別在於該字段包不包含數組，如包含則爲多鍵索引
4、複合索引
db.集合名.createIndex({x:1,y:1})5、過期索引，索引過期後，相應的數據會被刪除，適合存儲一些在一段時間後會失效的數據，如登錄信息和存儲日誌等
//創建索引
db.集合名.createIndex({time:1},{expireAfterSeconds:30})
//使用索引
db.集合名.insert({time:new Date()}) 補充說明：
（1）存儲在過期索引字段的值必須是制定的時間類型，即ISODate或者ISODate數組，不能使用時間戳，否則過期刪除機制失效
（2）如果指定了ISODate數組，按最先到設定時間的日期爲刪除日期，該設定的刪除時間未必精確
（3）過期索引不能是複合索引
6、全文索引，mongodb中每個集合只允許創建一個全文索引，三種創建方式：
//單字段創建全文索引
db.集合名.createIndex({x:'test'})
//多字段段創建全文索引
db.集合名.createIndex({x:'test',y:'test'})
//對集合內所有字段創建全文索引
db.集合名.createIndex({'$**':'test'}) 全文索引使用：
//全文搜索單個字符串
db.集合名.find({$text:{$search:"aa"}})
//全文搜索多個字符串，或關係
db.集合名.find({$text:{$search:"aa bb cc"}})
//全文搜索多個字符串，-爲不包含
db.集合名.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}})
//全文搜索多個字符串，與關係
db.集合名.find({$text:{$search:"\"aa\" \"bb\" \"cc\""}})
//全文索引相似度排序,對結果按照從高分到低分排序
db.集合名.find({$text:{$search:"aa"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})
全文索引限制：
(1)、每次查詢，只能指定一個$text查詢
(2)、$text查詢不能出現在$nor查詢中
(3)、查詢中如果包含了$text,hint不再起作用
(4)、不支持中文
7、地理位置索引
（1）2d索引，用於存儲和查找平面上的點
//2d索引的創建
db.集合名.createIndex({w:"2d"})
//2d索引的使用
//$near: 查詢距離某個點最近的點，最多返回100個點
db.集合名.find({w:{$near:[1,1]}})
//$goWithin: 查詢某個形狀內的點
//查找距離[1,1]最大距離爲10的點，不支持$minDistance
db.集合名.find({w:{$near:[1,1], $maxDistance:10}})
// 查找在矩形[0,0] [3,3]範圍內的點
db.集合名.find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}})
//查找以[0,0]爲圓心半徑爲5的園內的點
db.集合名.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],5]}}})
//查找以[0,0],[1,1],[4,5],[6,6]爲多邊形內的點
db.集合名.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[1,1],[4,5],[6,6]]}}})
//geoNear 查詢（可以看做是$near查詢的進化版本），它不僅支持 minDistance，而且它的返回結果多了一些數據,使用runCommand命令進行使用
db.runCommand({
getNear:<collection>, //指定數據集合
near:[x,y], //查詢座標
minDistance: //對2d索引無效，對2dsphere有效
maxDistance: //返回符合文檔最多的數量
num:2 //返回的數量
})
//geoNear 查詢返回結果
{
"results":[ //查詢的結果
{
"dis": //查找到的數據與所指定查找的數據之間的距離
"obj":{} //查找到的數據
}
],
"stats":{ //查詢的參數
"nscanned": //掃描了哪些數據
"objectsloaded":
"avgDistance": //平均距離
"maxDistance": //最大的距離
"time": //花費的時間
},
"ok":
}
（2）2dsphere索引
//創建方法
db.集合名.createIndex({w: '2dsphere'})
//使用方法
//2Dsphere位置表示方式：
//GeoJSON：描述一個點，一條直線，多邊形等形狀,可支持多邊形交叉點等
//格式：{type:'', coordinates:[list]}
//GeoJSON非mongodb特有語法，不做詳細介紹三、索引屬性
//param1是索引的值，param2是索引的屬性。
db.集合名.createIndex({param1},{param2})重要的索引屬性：
1、名字
//指定名字,如該索引已經創建過了，指定名字不會覆蓋原有名
db.集合名.createIndex({x:1,y:2,z:3},{name:"normal_index"})
//可用名字代替刪除索引
db.集合名.dropIndex("normal_index") 2、唯一性
//唯一性
db.集合名.createIndex({x:1,y:1,z:1},{unique:true})補充說明：
（1）、該情況下創建唯一性索引會報錯，集合中已有部分文檔某字段不重複，部分文檔不包含某字段，則創建該字段的唯一性索引會報錯，值爲null也爲重複，如再加入稀疏性屬性則不報錯
（2）、對多個字段創建唯一性索引，例如創建{x:1,y:1,z:1}索引，插入文檔時{x:1,y:1,z:1}和{x:1,y:1,z:2}不違反唯一性規則，即他們的組合在當前集合下是唯一的即可
3、稀疏性
//指定索引是否稀疏，默認不稀疏
db.集合名.createIndex({},{sparse:true/false}) //稀疏索引的使用
//插入兩個文檔
db.集合名.insert({"m":1})
db.集合名.insert({"n":1})
//篩選出有m字段的文檔，通過$exists可以判斷字段是否存在
db.集合名.find({m:{$exists:true}})
//給這個文檔的m字段創建一個稀疏索引， 第二條文檔不存在m字段，所以不會創建這個索引
db.集合名.createIndex({m:1},{sparse:true})
//如果使用稀疏索引查找不存在稀疏索引字段的文檔，mongodb則不會使用這個索引查找，例如：
//可以查到數據
db.集合名.find({m:{$exists:false}})
//但如果我們通過hint強制使用索引，就不會查到數據了,因爲n上並沒有m字段的索引
db.集合名.find({m:{$exists:false}}).hint("m_1")4、是否定時刪除（過期索引），索引種類裏有介紹