04 MongoDB 索引与性能优化

MongoDB 的索引机制与关系型数据库类似，但提供了更多索引类型以适应文档模型。本章介绍各种索引类型、创建策略和性能优化技巧。

4.1 索引类型

4.1.1 单字段索引

javascript

// 创建单字段索引（1 升序，-1 降序）
db.users.createIndex({ email: 1 })
db.users.createIndex({ createdAt: -1 })

// 查看索引
db.users.getIndexes()

// 删除索引
db.users.dropIndex("email_1")

4.1.2 复合索引

javascript

// 创建复合索引
db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 })

// 复合索引遵循 ESR 原则
// E - Equality（等值查询字段）
// S - Sort（排序字段）
// R - Range（范围查询字段）

// 示例：查询 userId = 123 且按 createdAt 排序
db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 })
db.orders.find({ userId: 123 }).sort({ createdAt: -1 })

4.1.3 多键索引（Multikey Index）

javascript

// 对数组字段创建索引
db.posts.createIndex({ tags: 1 })

// 文档结构
{ "_id": 1, "tags": ["mongodb", "database", "nosql"] }

// 查询（自动使用多键索引）
db.posts.find({ tags: "mongodb" })

// 注意：不能对多个数组字段创建复合索引
// 错误：db.posts.createIndex({ tags: 1, comments: 1 })

4.1.4 文本索引

javascript

// 创建文本索引
db.articles.createIndex({
  title: "text",
  content: "text"
}, {
  weights: {  // 权重
    title: 10,
    content: 1
  },
  default_language: "chinese",  // 默认语言
  name: "article_text_index"
})

// 文本搜索
db.articles.find({ $text: { $search: "mongodb tutorial" } })

4.1.5 地理空间索引

javascript

// 2dsphere 索引（球面几何）
db.places.createIndex({ location: "2dsphere" })

// 文档结构（GeoJSON 格式）
{
  "name": "天安门",
  "location": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [116.3912757, 39.906217]  // [经度, 纬度]
  }
}

// 2d 索引（平面几何，用于旧数据）
db.places.createIndex({ location: "2d" })

4.1.6 通配符索引（Wildcard Index，MongoDB 4.2+）

javascript

// 对所有字段创建索引
db.products.createIndex({ "$**": 1 })

// 对特定路径创建索引
db.products.createIndex({ "attributes.$**": 1 })

// 适用场景：字段不固定或经常变化

4.1.7 TTL 索引（过期索引）

javascript

// 创建 TTL 索引（自动删除过期文档）
db.sessions.createIndex(
  { createdAt: 1 },
  { expireAfterSeconds: 3600 }  // 1 小时后过期
)

// 文档结构
{
  "_id": ObjectId("..."),
  "userId": 123,
  "token": "abc123",
  "createdAt": ISODate("2026-09-06T10:00:00Z")  // 1 小时后自动删除
}

// 注意：TTL 索引只能用于日期类型字段

4.1.8 唯一索引

javascript

// 创建唯一索引
db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })

// 复合唯一索引
db.orders.createIndex(
  { userId: 1, orderId: 1 },
  { unique: true }
)

// 部分唯一索引（MongoDB 3.2+）
db.users.createIndex(
  { email: 1 },
  {
    unique: true,
    partialFilterExpression: { email: { $exists: true } }
  }
)

4.2 索引管理

4.2.1 后台创建索引

javascript

// 后台创建（不阻塞其他操作）
db.users.createIndex({ email: 1 }, { background: true })

// 注意：后台创建速度较慢，但对生产环境影响小

4.2.2 查看索引使用情况

javascript

// 查看集合的所有索引
db.users.getIndexes()

// 查看索引统计信息
db.users.aggregate([
  { $indexStats: {} }
])

// 输出示例：
// {
//   "name": "email_1",
//   "accesses": { "ops": 1234, "since": ISODate("...") },
//   "host": "localhost:27017"
// }

4.2.3 索引大小

javascript

// 查看索引大小
db.users.stats().indexSizes

// 输出示例：
// {
//   "_id_": 16384,
//   "email_1": 32768,
//   "createdAt_-1": 24576
// }

// 总索引大小
db.users.totalIndexSize()

4.3 查询优化

4.3.1 explain 分析

javascript

// 查看查询执行计划
db.users.explain("executionStats").find({ email: "test@example.com" })

// 执行模式
// "queryPlanner" - 只显示查询计划（默认）
// "executionStats" - 显示执行统计
// "allPlansExecution" - 显示所有计划的执行统计

// 关键字段
// "winningPlan.stage" - 使用的阶段（IXSCAN 表示使用索引）
// "executionStats.totalDocsExamined" - 扫描的文档数
// "executionStats.totalKeysExamined" - 扫描的索引键数
// "executionStats.nReturned" - 返回的文档数
// "executionStats.executionTimeMillis" - 执行时间（毫秒）

4.3.2 查询优化技巧

1. 使用投影减少数据传输

javascript

// ❌ 返回所有字段
db.users.find({ status: "active" })

// ✅ 只返回需要的字段
db.users.find({ status: "active" }, { name: 1, email: 1, _id: 0 })

2. 避免大结果集

javascript

// ❌ 可能返回大量文档
db.logs.find({ level: "error" })

// ✅ 使用 limit 限制
db.logs.find({ level: "error" }).limit(100)

3. 使用覆盖索引

javascript

// 创建覆盖索引（包含查询和投影的所有字段）
db.users.createIndex({ status: 1, name: 1 })

// 查询（只扫描索引，不访问文档）
db.users.find({ status: "active" }, { name: 1, _id: 0 })

4. 避免 $where 查询

javascript

// ❌ $where 很慢（无法使用索引）
db.users.find({ $where: "this.age > 18 && this.age < 30" })

// ✅ 使用普通查询
db.users.find({ age: { $gt: 18, $lt: 30 } })

5. 优化排序

javascript

// 创建排序索引
db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 })

// 查询（使用索引排序，避免内存排序）
db.orders.find({ userId: 123 }).sort({ createdAt: -1 })

// 注意：内存排序限制 32MB，超过会报错

4.4 性能监控

4.4.1 慢查询日志（Profiling）

javascript

// 设置 profiling 级别
// 0 - 关闭
// 1 - 记录慢查询（默认阈值 100ms）
// 2 - 记录所有查询

db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 })

// 查看 profiling 状态
db.getProfilingStatus()

// 查看慢查询日志
db.profile.find().sort({ ts: -1 }).limit(10)

// 查看特定集合的慢查询
db.profile.find({ ns: "mydb.users" }).sort({ ts: -1 })

4.4.2 实时监控

javascript

// 查看当前操作
db.currentOp()

// 查看长时间运行的操作
db.currentOp({
  $or: [
    { secs_running: { $gt: 3 } },
    { "lockStats.timeAcquiringMicros": { $gt: 1000000 } }
  ]
})

// 终止操作
db.killOp(opid)

4.4.3 服务器状态

javascript

// 服务器状态
db.serverStatus()

// 关键指标
// "connections.current" - 当前连接数
// "connections.available" - 可用连接数
// "opcounters.query" - 查询操作数
// "opcounters.insert" - 插入操作数
// "opcounters.update" - 更新操作数
// "opcounters.delete" - 删除操作数
// "mem.resident" - 常驻内存（MB）
// "mem.virtual" - 虚拟内存（MB）
// "extra_info.page_faults" - 页面错误数

4.5 性能优化清单

4.5.1 索引优化

✅ 为频繁查询的字段创建索引
✅ 使用复合索引遵循 ESR 原则
✅ 定期删除未使用的索引
✅ 使用 explain 分析查询计划
✅ 监控索引大小，避免内存不足

4.5.2 查询优化

✅ 使用投影只返回需要的字段
✅ 使用 limit 限制结果数量
✅ 避免大数组的 $unwind
✅ 避免 $where 查询
✅ 使用覆盖索引减少文档访问

4.5.3 聚合优化

✅ $match 放在管道开头
✅ 尽早使用 $project 减少文档大小
✅ 使用 $limit 限制结果
✅ 避免大数组的 $unwind

4.5.4 配置优化

yaml

# mongod.conf

# WiredTiger 缓存（建议物理内存的 50% - 1GB）
storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4

# 连接数限制
net:
  maxIncomingConnections: 10000

# 操作日志大小（建议 10GB+）
oplogSizeMB: 10240

本章小结

MongoDB 支持多种索引类型：单字段、复合、多键、文本、地理空间、TTL、唯一索引
复合索引遵循 ESR 原则（等值、排序、范围）
使用 explain 分析查询执行计划
性能优化：使用投影、覆盖索引、避免 $where、优化排序
监控慢查询和服务器状态
定期清理未使用的索引

练习：把「04 MongoDB 索引与性能优化」变成可验证能力

从本文任选一个示例，在可丢弃环境重跑；记录运行时/服务版本、输入、关键输出和清理动作。
保持其他条件不变，只制造一个边界：空值、重复请求、并发、超时、断连、权限不足或资源耗尽。
用四句话复盘：现象是什么、原理在哪一层、证据是什么、生产中如何止损。

验收清单

[ ] 示例能从空环境重复执行，必要依赖和版本已写明。
[ ] 同时保留成功路径与至少一个失败路径，不用“应该没问题”冒充证据。
[ ] 结论写明适用边界，并能链接回对应学习路线的能力域。
[ ] 练习结束后已清理临时数据、凭据、端口或进程。

对照数据库练习答案与复盘尺。先交自己的证据再翻答案；答案是镜子，不是传送门。

04 MongoDB 索引与性能优化 ​

4.1 索引类型 ​

4.1.1 单字段索引 ​

4.1.2 复合索引 ​

4.1.3 多键索引（Multikey Index） ​

4.1.4 文本索引 ​

4.1.5 地理空间索引 ​

4.1.6 通配符索引（Wildcard Index，MongoDB 4.2+） ​

4.1.7 TTL 索引（过期索引） ​

4.1.8 唯一索引 ​

4.2 索引管理 ​

4.2.1 后台创建索引 ​

4.2.2 查看索引使用情况 ​

4.2.3 索引大小 ​

4.3 查询优化 ​

4.3.1 explain 分析 ​

4.3.2 查询优化技巧 ​

4.4 性能监控 ​

4.4.1 慢查询日志（Profiling） ​

4.4.2 实时监控 ​

4.4.3 服务器状态 ​

4.5 性能优化清单 ​

4.5.1 索引优化 ​

4.5.2 查询优化 ​

4.5.3 聚合优化 ​

4.5.4 配置优化 ​

本章小结 ​

练习：把「04 MongoDB 索引与性能优化」变成可验证能力 ​

04 MongoDB 索引与性能优化

4.1 索引类型

4.1.1 单字段索引

4.1.2 复合索引

4.1.3 多键索引（Multikey Index）

4.1.4 文本索引

4.1.5 地理空间索引

4.1.6 通配符索引（Wildcard Index，MongoDB 4.2+）

4.1.7 TTL 索引（过期索引）

4.1.8 唯一索引

4.2 索引管理

4.2.1 后台创建索引

4.2.2 查看索引使用情况

4.2.3 索引大小

4.3 查询优化

4.3.1 explain 分析

4.3.2 查询优化技巧

4.4 性能监控

4.4.1 慢查询日志（Profiling）

4.4.2 实时监控

4.4.3 服务器状态

4.5 性能优化清单

4.5.1 索引优化

4.5.2 查询优化

4.5.3 聚合优化

4.5.4 配置优化

本章小结

练习：把「04 MongoDB 索引与性能优化」变成可验证能力