MongoDB查询优化：索引如何提升查询效率？
MongoDB的索引是查询优化核心，用于解决数据量大时全表扫描导致的查询慢问题。其本质是字段值与文档位置的映射结构（类似目录），将查询从O(n)的全表扫描转为O(log n)的快速定位，大幅提升效率。 创建索引用`createIndex({字段: 排序方式})`，如`db.students.createIndex({age: 1})`。常见类型包括单字段、复合（多字段组合，顺序依查询频率调整）、唯一（确保字段唯一）、文本索引（支持模糊搜索）。 验证索引是否生效可通过`explain("executionStats")`查看执行计划，关注`executionTimeMillis`（耗时）和`totalDocsExamined`（检查文档数），若后者等于结果数则索引生效。 需注意：索引非越多越好，过度创建会占用空间并拖慢写操作。应优先为频繁查询字段建索引，避免对低查询率或高重复字段建索引。合理使用索引可让MongoDB在数据增长时保持高效响应。
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MongoDB索引用于提升查询性能，解决无索引时“全表扫描”（时间复杂度O(n)）的低效问题，有索引后复杂度降为O(log n)，如同图书馆目录定位书籍。索引是存储字段值与文档位置映射的特殊数据结构（基于B树/B+树）。 基本类型：单字段索引（最常用，如`db.users.createIndex({age:1})`）；复合索引（多字段，如`{age:1, gender:1}`，需遵循“最左前缀原则”）；还有多键、地理空间、文本索引等进阶类型。 创建用`createIndex()`，验证用`explain()`查看执行计划。建议在频繁查询、排序或复合查询字段建索引，数据量小、写入极频繁、低基数或重复率高字段则不宜建。注意避免过度索引、重复索引，用`explain`验证是否生效，防止字段类型不匹配导致索引失效。
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