索引就是用来加速查询的。数据库索引与书籍的索引类似：有了索引就不需要翻遍整本书，数据库则可以直接在索引中查找，使得查找速度能提高几个数量级。在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置。
默认是Btree索引2.4版本后可以加hash索引 1正序索引 -1倒序索引
collection和key分别代表集合和键名称 逗号隔开，做多个索引
mongoDB中所有1的地方可以用true替换，反过来也可以，创建和删除成对的，用1创建的就得用1删除，用true会报错找不到
• 创建普通索引，使用命令 db.collection.ensureIndex({key:1})
创建子文档索引db.collection.ensureIndex({filed.subfield:1/-1});
• 查看关于索引的相关信息，使用命令 db.collection.stats()
查看collection的有哪些索引状态信息，db.collection.getIndexes()
• 查看查询使用索引的情况，使用命令 db.collection.find({key:value}).explain()
• 删除索引，使用命令 db.collection.dropIndex({key:1}) db.collection.dropIndexs()删除所有索引
• 删除集合，也会将集合中的索引全部删除
• 创建唯一索引，使用命令 db.collection.ensureIndex({key:1}，{unique:true})
• 查看关于索引的相关信息，使用命令 db.collection.stats()
• 查看查询使用索引的情况，使用命令 db.collection.find({key:value}).explain()
• 删除索引，使用命令 db.collection.dropIndex({key:1})
• 删除集合，也会将集合中的索引全部删除
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});
创建哈希索引(2.4新增的)
哈希索引速度比普通索引快,但是,无能对范围查询进行优化.
适宜于---随机性强的散列
db.collection.ensureIndex({file:’hashed’});
重建索引
一个表经过很多次修改后,导致表的文件产生空洞,索引文件也如此.
可以通过索引的重建,减少索引文件碎片,并提高索引的效率.
类似mysql中的optimize table
db.collection.reIndex()
测试脚本：
for(var i=0;i db.test.find().explain() { "cursor" : "BasicCursor", "nscanned" : 1, "nscannedObjects" : 1, "n" : 1, "millis" : 0, "nYields" : 0, "nChunkSkips" : 0, "isMultiKey" : false, "indexOnly" : false, "indexBounds" : { } } explain会返回查询使用的索引情况，耗时和扫描文档数的统计信息。 "cursor":"BasicCursor"表示没有使用索引。 "nscanned":1 表示查询了多少个文档。 "n":1 表示返回的文档数量。 "millis":0 表示整个查询的耗时。毫秒
