23.MongoDB复合索引
23.1 知识点
复合索引（Compound Index）
在 MongoDB 中，复合索引（Compound Index）是由多个字段组成的索引，可以帮助优化查询性能，尤其是针对需要同时根据多个字段筛选数据的查询。复合索引使得 MongoDB 可以更高效地查找数据，而不需要扫描整个集合。它的创建方式与单字段索引类似，但是需要指定多个字段，MongoDB 会根据字段顺序来组织索引。
语法
MongoDB 的复合索引是由两个或更多字段的索引组合而成。索引的顺序在查询性能中非常重要，因此复合索引的字段顺序要与查询中使用的条件匹配。复合索引不仅能提高复合查询的性能，还能在某些情况下优化单字段查询。
假设我们有一个名为 users 的集合，其中包含字段 name、age 和 city。我们可以创建一个复合索引来优化同时根据 name 和 age 查询的操作：
db.users.createIndex({ name: 1, age: 1 })
这样，MongoDB 会根据 name 字段升序排列，如果 name 相同，则根据 age 字段升序排列。此索引将优化类似以下查询：
db.users.find({ name: "Alice", age: 30 })
使用场景
多字段查询
当查询需要根据多个字段过滤数据时，复合索引非常有用。例如，查询 name 和 age 的组合字段会比单独使用这两个字段的单索引更有效。
排序查询
复合索引不仅能提高筛选查询的性能，还能加速基于多个字段的排序操作。例如，创建一个按 name 和 age 排序的复合索引：
db.users.createIndex({ name: 1, age: -1 })
这样可以有效支持类似以下的查询：
db.users.find().sort({ name: 1, age: -1 })
前缀匹配
MongoDB 复合索引的字段顺序非常重要，因为查询只会利用索引的前缀部分。例如，如果创建了 { name: 1, age: 1, city: 1 } 的索引，那么只有查询中包含 name 和 age 的组合，或者仅查询 name 的字段时，才能使用该索引，而查询只根据 city 字段将无法利用此索引。比如先查询 age，再查询 name 时无法使用该索引，除非创建一个 age, name 的索引。
复合索引的“前缀部分”是指索引中从左到右连续的字段。对于 { name: 1, age: 1, city: 1 } 的索引，前缀部分是：
{ name: 1 }（只使用name字段）{ name: 1, age: 1 }（name和age字段）{ name: 1, age: 1, city: 1 }（name、age和city字段）
查询包含索引前缀的字段
查询包含
name和age字段，比如db.users.find({ name: "Alice", age: 30 })，MongoDB 可以有效地使用{ name: 1, age: 1, city: 1 }这个复合索引。因为查询条件包含索引中的前两个字段name和age，它完全匹配索引的前缀部分。查询只包含
name字段，比如db.users.find({ name: "Alice" })，MongoDB 也可以使用该索引，因为name是索引的第一个字段，查询中包含了该字段。查询包含
name、age和city字段，比如db.users.find({ name: "Alice", age: 30, city: "New York" })，MongoDB 也会使用{ name: 1, age: 1, city: 1 }索引，因为查询条件完全匹配复合索引的字段顺序。
查询只包含非前缀字段时
- 查询只包含
city字段，比如db.users.find({ city: "New York" })，MongoDB 无法有效地利用{ name: 1, age: 1, city: 1 }索引。这是因为city是索引中的第三个字段，并且它没有与前面的字段（name和age）一起出现在查询中。MongoDB 只能使用索引的前缀部分，而不支持跳过前缀部分的字段来使用该索引。因此，它会选择全表扫描或其他可能的索引（如果有的话），因为没有按索引顺序匹配的字段。
索引的前缀匹配规则
复合索引中，查询必须从索引的左端开始，并且可以逐步增加字段来进行匹配。也就是说，如果索引是 { name: 1, age: 1, city: 1 }，查询可以利用：
- 只查询
name - 查询
name和age - 查询
name、age和city
但是，如果查询中只包含 age 或 city 字段，或者是从 age 或 city 开始的字段组合，MongoDB 将无法使用该复合索引，因为它没有按照索引的前缀顺序来匹配字段。
复合索引的优化
MongoDB 会根据查询的字段顺序来选择复合索引。如果你的查询条件与索引顺序不匹配，可能导致不使用索引或降低查询性能。因此，创建复合索引时要考虑常用查询的字段顺序。
使用 $and 连接多个条件：当查询条件使用 $and 运算符连接多个字段时，MongoDB 可能会选择适合的复合索引来优化查询。
例如，创建一个复合索引：
db.users.createIndex({ name: 1, age: 1, city: 1 })
然后运行如下查询：
db.users.find({ name: "Alice", $and: [{ age: 30 }, { city: "New York" }] })
复合索引的例子
根据多个字段进行查询
假设有一个 orders 集合，包含字段 customerId、orderDate 和 status，你想要查询所有特定客户在某个日期之后且状态为已完成的订单：
db.orders.createIndex({ customerId: 1, orderDate: 1, status: 1 })
这个复合索引可以优化以下查询：
db.orders.find({
customerId: 123,
orderDate: { $gt: new Date('2024-01-01') }, status: "completed"
})
排序查询优化
假设我们有一个 products 集合，包含字段 category、price 和 stock。如果你想要查询某个类别的所有商品，并根据价格从高到低排序，你可以创建以下复合索引：
db.products.createIndex({ category: 1, price: -1 })
这样，以下查询就会更高效：
db.products.find({ category: "electronics" }).sort({ price: -1 })
复合索引的注意事项
- 索引的大小：复合索引会占用更多的存储空间，因为它包含多个字段的信息。在索引字段增多时，可能会增加数据库的磁盘占用和更新开销。
- 更新性能：每次插入、更新或删除文档时，MongoDB 都需要更新与之相关的索引，因此频繁的更新操作可能会导致性能下降。
- 字段顺序：索引的字段顺序会影响查询性能，尤其是当查询条件只包含复合索引的前缀字段时，索引的顺序非常重要。
总结
MongoDB 的复合索引是优化多字段查询和排序的重要工具。选择合适的字段组合和顺序能够显著提高查询性能。创建复合索引时，需谨慎考虑查询模式，避免无效的索引带来的额外开销。
转载请注明来源，欢迎对文章中的引用来源进行考证，欢迎指出任何有错误或不够清晰的表达。可以在下面评论区评论，也可以邮件至 785293209@qq.com
