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覆盖索引查询
所有的查询字段都是索引的一部分；所有的查询返回字段在同一个索引中。
由于索引存在于RAM中，因而从索引中获取数据要比扫面文档更快
范例：创建如下users集合（使用前面所学的方法创建该集合）：
{
"contact": "987654321",
"dob": "01-01-1991",
"gender": "M",
"name": "Tom Benzamin",
"user_name": "tombenzamin"
}
在user中创建一个联合索引
> db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})
该索引会覆盖下面的查询：
> db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0})
对于上述查询，MongoDB不会在数据库文件中查找，而会从索引中提取数据。因为索引中不包含_id字段，所以_id在查询中会默认返回，可以在查询结果中将其排除。而db.users.find({gender:"M"},{user_name:1})就不会被索引覆盖
高级索引
创建如下users集合（使用前面所学的方法创建该集合）：
{
"address": {
"city": "chengdu",
"province": "sichuan",
"pincode": "123"
},
"tags": [
"music",
"cricket",
"blogs"
],
"name": "clound"
}
索引数组字段，在数组中创建索引，需要对数组中的每个字段依次建立索引。所以在我们为数组 tags 创建索引时，会为 music、cricket、blogs三个值建立单独的索引。 范例：
> db.users.ensureIndex({"tags":1})
创建索引后，我们可以这样检索集合的 tags 字段：
> db.users.find({tags:"cricket"})
为了验证我们使用使用了索引，可以使用 explain 命令：
> db.users.find({tags:"cricket"}).explain()
以上命令执行结果中会显示 "cursor" : "BtreeCursor tags_1" ，则表示已经使用了索引。
索引子文档字段
假设我们需要通过city、state、pincode字段来检索文档，由于这些字段是子文档的字段，所以我们需要对子文档建立索引。 范例： 为子文档的三个字段创建索引，命令如下：
> db.users.ensureIndex({"address.city":1,"address.province":1,"address.pincode":1})
一旦创建索引，我们可以使用子文档的字段来检索数据：
> db.users.find({"address.city":"chengdu"})
记住查询表达式必须遵循指定的索引的顺序。所以上面创建的索引将支持以下查询：
> db.users.find({"address.city":"chengdu","address.province":"sichuan"})
同样支持以下查询：
> db.users.find({"address.city":"chengdu","address.province":"sichuan","address.pincode":"123"})
四、原子操作
所谓原子操作，就是要么执行成功，要么执行失败，执行成功完成既定任务，执行失败还原执行前的状态。 常用原子操作命令：
$set
用来指定一个键并更新键值，若键不存在并创建。
{ $set : { field : value } }
$unset
用来删除一个键。
{ $unset : { field : 1} }
$inc
$inc可以对文档的某个值为数字型（只能为满足要求的数字）的键进行增减的操作。
{ $inc : { field : value } }
$push
把value追加到field里面去，field一定要是数组类型才行，如果field不存在，会新增一个数组类型加进去。
{ $push : { field : value } }
$pushAll
同$push,只是一次可以追加多个值到一个数组字段内。
{ $pushAll : { field : value_array } }
$pull
从数组field内删除一个等于value值。
{ $pull : { field : _value } }
$addToSet
增加一个值到数组内，而且只有当这个值不在数组内才增加。
$pop
删除数组的第一个或最后一个元素
{ $pop : { field : 1 } }
$rename
修改字段名称
{ $rename : { old_field_name : new_field_name } }
$bit
位操作，integer类型
{$bit : { field : {and : 5}}}
五、查询分析
explain()
explain 操作提供了查询信息，使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引：
> db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1})
> db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()
结果中字段解释：
- indexOnly:为 true ，表示我们使用了索引；
- cursor：因为这个查询使用了索引，MongoDB中索引存储在B树结构中，所以这是也使用了BtreeCursor类型的游标。如果没有使用索引，游标的类型是BasicCursor。这个键还会给出你所使用的索引的名称，你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合（系统自动创建）来得到索引的详细信息；
- n：当前查询返回的文档数量；
- nscanned/nscannedObjects：表明当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档，我们的目的是，让这个数值和返回文档的数量越接近越好；
- millis：当前查询所需时间，毫秒数；
- indexBounds：当前查询具体使用的索引。
hint()
虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错，但是也可以使用hints来强迫MongoDB使用一个指定的索引。 通过这种方法在某些情形下会提升性能。 范例：指定使用 gender 和 user_name 索引字段来查询：
> db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})
可以使用 explain() 函数来分析以上查询：
> db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()