简介
复合索引是 MongoDB 中一种非常重要的优化技术，它能够将多个索引字段组合起来，提高查询效率和性能。在实际项目中，合理的复合索引设计能够显著降低数据库的查询时间，提高系统的吞吐量，同时也可以减少服务器的负载。
本文将探讨 MongoDB 中复合索引的设计技巧，主要包括复合索引的概念、优势和应用场景，以及如何通过合理的索引设计来提高数据库的查询效率。
复合索引概念
复合索引（Compound Index）是 MongoDB 中一种将多个索引字段组合在一起的索引类型。它们可以为多个字段提供排序和查找的支持，类似于 SQL 中的联合索引。
在 MongoDB 中，复合索引可以在多个文档字段上定义，索引创建后，MongoDB 会将其转换为一个复合键（Compound Key），用于确定文档在索引中的位置。复合键是一个文档对象，包含多个字段的值，每个字段值对应一个索引键。
例如，假设我们有一个存储用户信息的集合，其中包含 name、age 和 gender 三个字段。如果我们需要同时按照这三个字段进行查询和排序，就可以创建一个复合索引：
db.users.createIndex({ name: 1, age: -1, gender: 1 })在上述代码中，name: 1 表示对 name 字段进行升序排序，age: -1 表示对 age 字段进行降序排序，gender: 1 表示对 gender 字段进行升序排序。这个复合索引将 name、age 和 gender 三个字段的值按照指定的顺序组合在一起，作为复合键存储在索引之中。
复合索引优势
复合索引与普通索引相比，具有以下优势：
减少查询时间和服务器负载
复合索引可以优化查询操作，降低数据库的查询时间和服务器的负载。通过对多个索引字段进行组合，可以让 MongoDB 在查询时更加高效地定位符合条件的文档。
提高查询性能
在 MongoDB 中，索引可以是单键索引或者复合索引。单键索引只包含一个字段的值，而复合索引则包含多个字段的值。复合索引可以为多个字段提供排序和查找的支持，提高系统的查询性能。
数据聚合
使用复合索引的另一个关键优势是可以使用聚合技术。聚合技术是 MongoDB 的一项高级功能，它可以通过组合多个查询结果来生成汇总结果。复合索引能够使聚合技术更加高效和灵活，减少响应时间和服务器负载。
复合索引应用场景
复合索引在 MongoDB 中应用非常广泛，主要用于以下场景：
单元素匹配查询
单元素匹配查询是指只查询一个字段的值。对于单元素匹配查询，可以使用单键索引或复合索引，但是对于大数据量查询来说，使用单键索引可能性能不佳。
范围查询
范围查询是指查询一个或多个字段的值属于某个范围之内的文档。例如查询某个日期区间内的记录。使用复合索引可以为查询操作提供更快速的响应时间和更低的服务器负载。
排序操作
排序操作是指将文档按照某个字段的值进行排序。使用复合索引可以使排序操作更快速，减少服务器的工作负载。
数据聚合
数据聚合是指将多个查询结果组合在一起生成汇总结果。复合索引能够让聚合技术更加高效和灵活，减少响应时间和服务器负载。
复合索引设计技巧
在 MongoDB 中，合理的复合索引设计可以减少服务器负载，提高查询速度和性能。以下是一些常用的复合索引设计技巧：
考虑查询顺序
在组合多个字段来创建复合索引时，需要考虑查询顺序。如果查询字段的顺序与创建索引时的顺序不一致，会导致 MongoDB 无法使用复合索引，从而影响查询效率。
最小化复合键的大小
复合键的大小越小，索引的效率就越高。在创建复合索引时，应该尽量避免将过多的字段组合到一起，可以根据实际需求选择合适的字段组合方式。
补充查询字段
在实际查询时，查询的字段可能会因为业务需求而发生变化，此时需要为新的字段建立索引。如果没有为新的字段建立索引，会导致查询效率下降。因此，在设计复合索引时，应该考虑查询的可扩展性，并定期对索引进行更新和优化。
复合索引与单键索引
复合索引只是 MongoDB 中索引的一种类型，它并不是一种绝对优秀的索引类型。在实际项目中，不同的查询场景需要采用合适的索引类型。因此，在使用复合索引的同时也需要考虑其他类型的索引，如单键索引、全文索引等。
示范代码
db.users.createIndex({name: 1, age: -1, gender: 1})
db.users.find({name: "张三", age: {$gte: 18}, gender: "male"}).sort({age: -1})在上述代码中，我们创建了一个以 name、age 和 gender 字段为组合键的复合索引。紧接着我们对该索引查询了一个年龄大于等于 18 岁
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 本文地址：https://www.javascriptcn.com/post/6546471f7d4982a6eb025462