摘要：转载地址索引对于一个数据库的影响相信大家一定了解，如果一个查询命令进入到数据库中后，查询优化器没有找到合适的索引，那么数据库会进行全集合扫描在中也叫全表扫描，全集合查询对于性能的影响是灾难性的。如果数据的颗粒过大，索引就无法发挥该有的性能。
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索引对于一个数据库的影响相信大家一定了解，如果一个查询命令进入到数据库中后，查询优化器没有找到合适的索引，那么数据库会进行全集合扫描(在RDBMS中也叫全表扫描)，全集合查询对于性能的影响是灾难性的。没有索引的查询就如同在词典那毫无规律的海量词汇中获得某个你想要的词汇，但这个词典是没有目录的，只能通过逐页来查找。这样的查找可能会让你耗费几个小时的时间，但如果要求你查询词汇的频率如同用户访问的频率一样的话。。。嘿嘿，我相信你一定会大喊“老子不干了！”。显然计算机不会这样喊，它一直是一个勤勤恳恳的员工，不论多么苛刻的请求他都会完成。
在MongoDB中索引的类型与RDBMS中大体一致，我们不做过多重复，我们来看一下在MongoDB中如何才能更高效的利用索引。
1.索引越少越好
索引可以极大地提高查询性能，那么索引是不是越多越好？答案是否定的，并且索引并非越多越好，而是越少越好。每当你建立一个索引时，系统会为你添加一个索引表，用于索引指定的列，然而当你对已建立索引的列进行插入或修改时，数据库则需要对原来的索引表进行重新排序，重新排序的过程非常消耗性能，但应对少量的索引压力并不是很大，但如果索引的数量较多的话对于性能的影响可想而知。所以在创建索引时需要谨慎建立索引，要把每个索引的功能都要发挥到极致，也就是说在可以满足索引需求的情况下，索引的数量越少越好。
一. 隐式索引
//建立复合索引
db.test.ensureIndex({"age": 1,"no": 1,"name": 1 })
我们在查询时可以迅速的将age,no字段进行排序，隐式索引指的是如果我们想要排序的字段包含在已建立的复合索引中则无需重复建立索引。
db.test.find().sort("age": 1,"no": 1)
db.test.find().sort("age": 1)
如以上两个排序查询，均可使用上面的复合索引，而不需要重新建立索引。
二. 翻转索引
//建立复合索引
db.test.ensureIndex({"age": 1})
翻转索引很好理解，就是我们在排序查询时无需考虑索引列的方向，例如这个例子中我们在查询时可以将排序条件写为"{"age": 0}"，依旧不会影响性能。
2.索引列颗粒越小越好
什么叫颗粒越小越好？在索引列中每个数据的重复数量称为颗粒，也叫作索引的基数。如果数据的颗粒过大，索引就无法发挥该有的性能。例如，我们拥有一个"age"列索引，如果在"age"列中，30岁占了40%，如果现在要查询一个30岁，名叫"Tom"的人，我们则需要在表的40%的数据中查询，索引的作用大大降低。所以，我们在建立索引时要尽量将数据颗粒小的列放在索引左侧，以保证索引发挥最大的作用。
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