如果现在的数据集很大，构建索引会花费很长时间。可是，为了优化索引，我们必会通过explain命令，找出需要添加索引的字段。可是在生产环境中，要在大数据集建立所以，这简直是梦魇，如何解决呢。我们记了一次实验。
db.user.find({text："sumongodb"}).explain();
provides information such as the following:
{ "cursor" : "BasicCursor",
"indexBounds" : [ ],
"nscanned" : 57594,
"nscannedObjects" : 57594,
"n" : 3 ,
"millis" : 108 }
Cursor：BasicCursor表示没有用到索引（类似SQL数据库的全部扫描。）BtreeCursor表示使用了索引。 indexBounds：使用到的索引； nscanned：扫描的总记录数； nscannedObjects：扫描的总对象数；
这查询没有用到索引。
解决方法：
由于我们的架构是复制集模式，所以建议先把从节点，移除集群。具体操作
1.先查看复制集状态：
rs.status()找出secondary对应的name字段的值。例如
name:192.168.0.1:27017
2.在主机上移除从节点 ：rs.remove('192.168.0.1；27017')
3.在该节点上建立索引text字段的索引。db.user.ensureIndex({"text":1})
4.之后，把该节点重新加回到replset中。切换主从操作