switched to db spider
> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "spider.spider_seed", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "spider.andriod_spider", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "update_time" : 1 }, "ns" : "spider.andriod_spider", "name" : "update_time_1" }
{ "v" : 1, "key" : { "url" : 1, "year" : 1 }, "ns" : "spider.andriod_spider", "name" : "url_1_year_1" }
{ "v" : 1, "key" : { "title" : 1, "type" : 1 }, "ns" : "spider.andriod_spider", "name" : "title_1_type_1" }
最後通過這一句聯合索引搞定，不能單獨索引
8.爲json嵌套格式的內部數據建索引
建立索引後的查詢，記得帶小數點,如vv_record.update_time
[轉載]mongodb索引附錄：
索引類型
雖然MongoDB的索引在存儲結構上都是一樣的，但是根據不同的應用層需求，還是分成了唯一索引(unique)、稀疏索引(sparse)、多值索引(multikey)等幾種類型。
唯一索引
唯一索引在創建時加上unique:true 的選項即可，創建命令如下：
| db.users.ensureIndex({username: 1}, {unique: true}) |
上面的唯一索引創建後，如果insert一條username已經存在的數據，則會報如下的錯誤：
| E11000 duplicate key error index: gardening.users.$username_1 dup key: { : "kbanker" } |
如果你在一個已有數據的collection上創建唯一索引，若唯一索引對應的字段原來就有重複的數據項，那麼創建會失敗，我們需要加上一個dropDups的選項來強制將重複的項刪除掉，命令如下例：
| db.users.ensureIndex({username: 1}, {unique: true, dropDups: true}) |
鬆散索引
如果你的數據中一些行中沒有某個字段或字段值爲null，那麼如果在這個字段上建立普通索引，那麼無此字段或值null的行也會參與到索引結構中，佔用 相應的空間。如果我們不希望這些值爲空的行參與到我們的索引中，這時候可以採用鬆散索引，鬆散索引只會讓指定字段不爲空的行參與到索引創建中來。創建一個 鬆散索引可以用下面的命令：
| db.reviews.ensureIndex({user_id: 1}, {sparse: true}) |
多值索引
MongoDB可以對一個array類型創建索引，比如像下面的結構，MongoDB可以在tags字段上創建索引：
| { name: "Wheelbarrow", tags: ["tools", "gardening", "soil"] } |
在生成索引時，會爲tags中的三個值分別生成三個索引元素，索引中tools，gardening，soil三個值都會指向這同一行數據。相當於分裂成了三個獨立的索引項。
索引管理
索引的創建和刪除
創建和刪除索引的方法有很多種，下面兩個是比較原始的方法，通過對system.indexes這個collection進行相應的寫操作來完成索引的創建：
| spec = {ns: "green.users", key: {‘addresses.zip’: 1}, name: ‘zip’} db.system.indexes.insert(spec, true) |
上面命令往system.indexes中寫入一條記錄來創建索引，這條記錄包含了要在上面創建索引的collection的名字空間，索引的信息，以及索引的名稱。
創建完成後，我們可以通過下面命令找到我們創建的索引：
| db.system.indexes.find() { "_id" : ObjectId("4d2205c4051f853d46447e95"), "ns" : "green.users", "key" : { "addresses.zip" : 1 }, "name" : "zip", "v" : 0 } |
要刪除一個已創建的索引，我們可以使用下面的命令來實現：
| use green db.runCommand({deleteIndexes: "users", index: "zip"}) |
創建索引命令
實際上創建索引還有更方便的命令，那就是ensureIndex，比如我們創建一個open和close兩個字段的聯合索引，就可以用下面的命令：
| db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}) |
這個命令會觸發索引創建的兩個過程，一個是將相應的字段排序，因爲索引是按B+樹來組織的，要構建樹，將數據進行排序後能夠提高插入B+樹的效率(第二個過程的效率)，在日誌中，你能看到和下面類似的輸出：
| Tue Jan 4 09:58:17 [conn1] building new index on { open: 1.0, close: 1.0 } for stocks.values 1000000/4308303 23% 2000000/4308303 46% 3000000/4308303 69% 4000000/4308303 92% Tue Jan 4 09:59:13 [conn1] external sort used : 5 files in 55 secs |
第二個過程是將排序好的數據插入到索引結構中，構成可用的索引：
| 1200300/4308303 27% 2227900/4308303 51% 2837100/4308303 65% 3278100/4308303 76% 3783300/4308303 87% 4075500/4308303 94% Tue Jan 4 10:00:16 [conn1] done building bottom layer, going to commit Tue Jan 4 10:00:16 [conn1] done for 4308303 records 118.942secs Tue Jan 4 10:00:16 [conn1] insert stocks.system.indexes 118942ms |
除了日誌中的輸出外，你還可以通過在終端執行currentOp命令來獲取當前操作線程的相關信息，如下例：
| > db.currentOp() { "inprog" : [ { "opid" : 58, "active" : true, "lockType" : "write", "waitingForLock" : false, "secs_running" : 55, "op" : "insert", "ns" : "stocks.system.indexes", "query" : { }, "client" : "127.0.0.1:53421", "desc" : "conn", "msg" : "index: (1/3) external sort 3999999/4308303 92%" } ] } |
最後一部分就是一個索引構建過程，目前正在執行排序過程，執行到92%。
在後臺創建索引
創建索引會對數據庫添加寫鎖，如果數據集比如大，會將線上讀寫數據庫的操作掛起，以等待索引創建結束。這影響了數據庫的正常服務，我們可以通過在創建索 引時加background:true 的選項，讓創建工作在後臺執行，這時候創建索引還是需要加寫鎖，但是這個寫鎖不會直接獨佔到索引創建完成，而是會暫停爲其它讀寫操作讓路，不至於造成嚴重 的性能影響。具體方法：
| db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true}) |
離線創建索引
無論如何，索引的創建都會給數據庫造成一定的壓力，從而影響線上服務。如果希望創建索引的過程完全不影響線上服務，我們可以通過將replica sets中的節點先從集羣中剝離，在這個節點上添加相應的索引，等索引添加完畢後再將其添加到replica sets中。這只需要保證一個條件，就是創建索引的時間不能長於oplog能夠保存日誌的時間，否則創建完後節點再上線發現再也無法追上primary 了，這時會進行resync操作。
索引備份
我們知道，無論是使用mongodump還是mongoexport命令，都只是對數據進行備份，無法備份索引。我們在恢復的時候，還是需要等待漫長的索引創建過程。所以，如果你希望備份的時候帶上索引，那麼最好採用備份數據文件的方式。
索引壓縮
索引在使用一段時間後，經歷增刪改等操作，會變得比較鬆散，從而戰用不必要的空間，我們可以通過reindex命令，重新組織索引，讓索引的空間佔用變得更小。