MongoDB在Ubuntu上的索引策略
在Ubuntu系统上部署MongoDB时，索引策略的核心是通过合理设计索引结构、优化查询匹配及持续维护，平衡查询性能与系统开销（如存储、写入延迟）。以下是具体策略的详细说明：
索引的设计需紧密贴合应用的查询模式（如常用查询字段、排序需求、返回字段）。优先为高频查询字段（如userid、order_status）、排序字段（如create_time降序）及范围查询字段（如age > 18）创建索引。例如，若应用经常通过userid查询交易记录，可创建单字段索引：db.transactions.createIndex({userid: 1})；若需同时查询userid和create_time并按时间排序，可创建复合索引：db.transactions.createIndex({userid: 1, create_time: -1})。
复合索引（Compound Index）的字段顺序需遵循ESR规则（Equality-Sort-Range）：
=条件的字段放在最前面（如userid）；sort()操作的字段（如create_time）；>、<、in等范围条件的字段（如age）。userid = 123且create_time在最近7天的记录，复合索引{userid: 1, create_time: -1}能最大化利用索引，避免全表扫描。根据数据类型和查询需求选择合适的索引类型：
db.users.find({username: "john"})）；db.orders.find({userid: 1, status: "paid"}).sort({create_time: -1})）；tags数组），MongoDB会为数组每个元素创建索引键；location字段的$near操作）；content字段的$text查询）；expireAt字段，设置文档存活时间）。**覆盖查询（Covered Query）**是指查询的所有字段（包括过滤、排序、返回字段）均包含在索引中，无需访问原始文档。通过explain("executionStats")查看totalDocsExamined字段，若值为0则表示查询被覆盖。例如，若查询只需userid和create_time，可将这两个字段加入复合索引：db.transactions.createIndex({userid: 1, create_time: -1, amount: 1})，并确保查询中排除_id字段（或将其加入索引）。
索引虽能提升查询性能，但会增加写入开销（每次插入、更新需维护索引）和存储成本。定期使用db.collection.stats()查看索引大小，或通过$indexStats聚合管道（db.collection.aggregate([{ $indexStats: {} }])）分析索引使用频率（如accesses.ops表示索引被访问的次数）。删除未使用或低使用率的索引（如30天内未被访问的索引），以释放资源。
db.collection.reIndex()命令重建索引，减少碎片；db.collection.stats().indexDetails.<index_name>.frag查看碎片率，若超过30%建议重建。使用MongoDB自带工具监控索引性能：
winningPlan.inputStage.stage为IXSCAN表示使用了索引）；mongostat监控索引操作速率（如idx miss表示索引未命中次数），mongotop查看集合级别的读写时间分布；db.orders.createIndex({status: 1}, {partialFilterExpression: {status: "pending"}})），减少索引大小；metadata子文档的不同键），但需谨慎使用（避免替代针对性索引）；storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB（设置为物理内存的50%-75%），确保索引能缓存在内存中，提升访问速度。
