索引可以用来优化查询，而且在某些特定类型的查询中，索引是必不可少的。为集合选择合适的索引是提高性能的关键。
先来mock数据
for (i = 0; i < 1000000; i++) {
db.users.insert({
"i": i,
"username": "user" + i,
"age": Math.floor(Math.random() * 120),
"created": new Date()
});
}
数据库中会创建一百万条数据，稍微有点慢，需要等会。
我们可以使用explain()函数查看MongoDB在执行查询的过程中所做的事情。执行如下命令，查找用户名为user1000的用户。
db.users.find({username:"user1000"}).explain()
得到结果如下：
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1000000,
"nscanned" : 1000000,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,
"nscannedAllPlans" : 1000000,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 7813,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 411,
"server" : "user:27017",
"filterSet" : false
}
之后会详细介绍各个字段的意思，现在我们只需要知道，"n"表示查询结果的数量，"nscanned"表示MongoDB在完成这个查询的过程中扫描的文件总数，"millis"表示这个查询耗费的毫秒数。可以看到，为了查找user1000，MongoDB遍历了整个集合，消耗了411毫秒。
为了优化查询，我们可以在查找到一个结果的时候，就结束查询，返回结果。命令如下：
db.users.find({username:"user1000"}).limit(1).explain()
结果如下：
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1001,
"nscanned" : 1001,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1001,
"nscannedAllPlans" : 1001,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 7,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 1,
"server" : "user:27017",
"filterSet" : false
}
可以看到扫描文档数和消耗时间都变少了很多，但是如果我们要查找user999999，MongoDB还是要遍历集合才能找到。而且随着用户数量的增多，查询会越来越慢。
对于这种情况，创建索引是一个非常好的解决方案：索引可以根据给定的字段组织数据，让MongoDB能够非常快速的找到目标文档。使用如下命令，在username字段上创建一个索引。
db.users.ensureIndex({"username":1})
然后再来执行一下之前执行过的语句
db.users.find({username:"user1000"}).explain()
其结果如下：
{
"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" : 0,
"indexBounds" : {
"username" : [
[
"user1000",
"user1000"
]
]
},
"server" : "user:27017",
"filterSet" : false
}
然后你会发现查询变快了很多，几乎是瞬间完成，这就是使用索引的效果。但是索引也是有代价的，对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上的索引。
当一个索引建立在多个字段上时，我们称它为复合索引，创建的语句如下：
db.users.ensureIndex({"age":1, "username":1})
如果查询中有多个排序方向或者查询条件中有多个键，复合索引就会非常有用。
MongoDB对这个索引的使用方法取决于查询的类型。下面是三种主要的方式。
第一种：
db.users.find({"age":21}).sort({"username":-1})
这是一个点查询，用于查找单个值（尽管包含这个值的文档是多个）。由于索引中的第二个字段，查询结果已经是有序的了。这种类型的查询是非常高效的。
第二种：
db.users.find({"age":{"$gte":21,"$lte":30}})
这是一个多值查询，查找到多个值相匹配的文档，MongoDB会使用索引中的第一个键“age”得到匹配文档。如果使用“username”做查询，该索引不起作用。
第三种：
db.users.find({"age":{"$gte":21,"$lte":30}}).sort({"username":1})
这也是一个多值查询，与上一个类似，只是这次需要对查询结果进行排序。MongoDB需要在内存中对结果进行排序，不如上一个高效。
删除索引的命令如下：
db.users.dropIndex(‘age_1_username_1‘)
删除users集合中名字为‘age_1_username_1‘的索引。
所有数据库的索引信息都存储在system.indexes集合中，这是一个保留集合，不能在其中插入或者删除文档，只能通过ensureIndex和dropIndex对其进行操作。
使用如下命令可以获取users集合上的索引信息：
db.users.getIndexes()
结果如下：
[
{
"v" : 1,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.users"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"username" : 1
},
"name" : "username_1",
"ns" : "test.users"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"age" : 1,
"username" : 1
},
"name" : "age_1_username_1",
"ns" : "test.users"
}
]