索引创建
在学习索引之前，我们先看一下，如果没有添加索引时，我们用explain()函数，查看查询计划是什么样的。
发现使用的是BasicCursor，那么就代表我们没有索引，当我们查某一个数据的时候，就是从头到尾的扫一遍
- 索引提高查询速度，但是会降低写入和更改速度，权衡常用的查询字段，不必在太多列上建索引
a) 新增一条数据的同时，还会新增索引文件，所以会降低写入和更改速度，所以需要权衡字段，没必要添加太多的索引
2.在mongodb中，索引可以按字段升序(1)/降序(-1)来创建，便于排序
-1：磁盘上，二叉树倒序排序，由大到小，我们人眼是看不出来的
3.默认是用btree来组织所以文件，2.4版本以后，也允许建立hash索引
索引的分类：
常用命令：
- 查看当前索引状态：db.collection.getIndexes();
- 创建普通的单列索引：db.collection.ensureIndex(field:1/-1);//1代表升序，-1代表降序
- 创建多列索引：db.collection.ensureIndex(field:1/-1,field2:1/-1);
我们如何优化mysql的时候，有多人说，为where语句常用的字段添加索引，但是仔细想想，这么说实际上是错误的，因为我们的where语句，经常会好几个字段一起用，但是只能有一个索引起作用。所以应该建立多列索引。在mongo中也是这样的
多列索引和为每一个列都建立索引是不一样的，多列索引是把多个列看成一个整体，进行索引。如果两个列经常放在一起查，那么，使用多列索引要比在每一个列上加索引效率要高。
4.创建子文档索引：db.collection.ensureIndex(field.subfield:1/-1);
我们插入的数据为：
db.shop.insert({name:’Nokia’,spc:{weight:120,area:’taiwan’}});
{weight:120,area:’taiwan’}是子文档，如何在子文档中添加索引?使用点’.’，如下图
5.创建唯一索引：db.collection.ensureIndex({field.subfield:1/-1}，{unique:true});
注意：唯一索引，这个列上的值不能重复，下图中，我们在添加了唯一索引的列email中，添加两条相同的值，会报error
6.创建稀疏索引：
稀疏索引的特点----如果针对field做索引，针对不含field列的文档，将不建立索引，与之相对，普通索引，会把该文档的field列的值认为NULL，并建立索引
适宜于：小部分文档含有某列时
db.collection.ensureIndex({field:1/-1},{sparse:true});
创建非稀疏索引：结果如下：
删除索引之后，再添加稀疏索引，结果如下
7.创建哈希索引(2.4新增的)
哈希索引速度比普通索引要快，但是无法对范围查询进行优化，适宜于—随机性强的散列
简要介绍一下哈希索引：哈希索引是通过把key给哈希函数，然后通过哈希函数计算出一个唯一值，从而决定了这个数据存放在磁盘的什么位置上。所以值的存储是散列的，没有可循的规律性，当我们要查找一个数据的时候，比如查找学号为99的学生，我们可以这样。但是我们要查找200-500这样一个范围内的所有学生，哈希索引显然就不合适了。因为它的存储不是连续的，在这种情况普通索引就要好很多。
db.collection.ensureIndex({field:’hashed’});
8.删除单个索引
db.collection.dropIndex({field:1/-1});//字段，和排序方式(1/-1)都需要指明
删除所有索引
db.collection.dropIndexes();
9.重建索引
_id索引是自带的，必须会有的
email_1 升序排列