MongoDB的索引和关系型数据库的索引概念和功能是相同的：

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（1）不使用索引的搜索可以称为全表扫面,也就是说，服务器必须找完整个表才能查询整个结果；

（2）建立索引后搜索，查询在索引中搜索，在索引的条目中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置；这样的搜索比全表的搜索的速度要提高好几个数量级；

先向集合blog中添加1000000个文档：

> for (i=0;i<1000000;i++){    ... db.users.insert(     ... {"i":i,     ... "username":"user"+1,     ... "age":Math.floor(Math.random()*120),     ... "created":new Date()});}     WriteResult({ "nInserted" : 1 })     >

在上述的集合中随机查询一个文档，使用explain函数来查看搜索过程中的信息：

> db.users.find({"username":"user101"}).explain()    {         "cursor" : "BasicCursor",         "isMultiKey" : false,         "n" : 1,         "nscannedObjects" : 1000000,         "nscanned" : 1000000,         "nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,         "nscannedAllPlans" : 1000000,         "scanAndOrder" : false,         "indexOnly" : false,         "nYields" : 7812,         "nChunkSkips" : 0,         "millis" : 344,         "server" : "localhost.localdomain:27017",         "filterSet" : false     }     >

其中millies指明搜索花费的毫秒数为344毫秒；

其中n代表扫描全表后的搜索后的结果数为1，搜索并不知道username为user101的数量到底有几个，为优化查询将查询的结果限制为1个，这样在找到第一个文档后便停止搜索：

> db.users.find({"username":"user101"}).limit(1).explain()    {         "cursor" : "BasicCursor",         "isMultiKey" : false,         "n" : 1,         "nscannedObjects" : 102,         "nscanned" : 102,         "nscannedObjectsAllPlans" : 102,         "nscannedAllPlans" : 102,         "scanAndOrder" : false,         "indexOnly" : false,         "nYields" : 0,         "nChunkSkips" : 0,         "millis" : 0,         "server" : "localhost.localdomain:27017",         "filterSet" : false     }     >

可以看到millis为0，因为扫描文档的数量极大减少了，查询几乎瞬间完成；

但是这个方法有缺陷，如果找users999999，仍然几乎扫描整个集合。

> db.users.find({"username":"user999999"}).limit(1).explain()    {         "cursor" : "BasicCursor",         "isMultiKey" : false,         "n" : 1,         "nscannedObjects" : 1000000,         "nscanned" : 1000000,         "nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,         "nscannedAllPlans" : 1000000,         "scanAndOrder" : false,         "indexOnly" : false,         "nYields" : 7812,         "nChunkSkips" : 0,         "millis" : 321,         "server" : "localhost.localdomain:27017",         "filterSet" : false     }     >

 

花费几乎和搜索整个集合的的时间millis差不多为321，而且随着文档数量增加，查询花费的时间越长；

在username字段上创建索引：

> db.users.ensureIndex({"username":1})    {         "createdCollectionAutomatically" : false,         "numIndexesBefore" : 1,         "numIndexesAfter" : 2,         "ok" : 1     }     >

再次查询users999999的用户：

> db.users.find({"username":"user999999"}).limit(1).explain()    {         "cursor" : "BtreeCursor username_1",         "isMultiKey" : false,         "n" : 1,         "nscannedObjects" : 1,         "nscanned" : 1,         "nscannedObjectsAllPlans" : 1,         "nscannedAllPlans" : 1,         "scanAndOrder" : false,         "indexOnly" : false,         "nYields" : 0,         "nChunkSkips" : 0,         "millis" : 85,         "indexBounds" : {             "username" : [                 [                     "user999999",                     "user999999"                 ]             ]         },         "server" : "localhost.localdomain:27017",         "filterSet" : false     }     >

花费的时间millis为85，比没有创建索引前的321要少很多；

当然索引会加快查询的速度，但是也有弊端，每次添加、删除、更新一个文档，MongoDB不仅要更新文档，还要更新文档上的索引；

每个集合只能有64个集合，挑选合适的字段建立索引非常重要。

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