Ubuntu环境下MongoDB索引优化实践指南

一、索引创建：匹配查询模式与数据特性

核心原则：索引需针对高频查询字段设计，优先覆盖where、sort、join（$lookup）操作的关键字段。

单字段索引：适用于简单查询条件（如按用户ID查询订单）。例如，为transactions集合的userid字段创建升序索引：
```
db.transactions.createIndex({ userid: 1 });
```
复合索引：针对多字段组合查询（如同时按userid筛选且按create_time排序），需遵循最左前缀原则（查询条件需包含索引左侧连续字段）。例如，为userid（筛选）和create_time（排序）创建复合索引：
```
db.transactions.createIndex({ userid: 1, create_time: -1 }); // 1表示升序，-1表示降序
```
特殊类型索引：根据数据特性选择。地理空间查询用2dsphere索引（如位置附近查询）；全文搜索用text索引（如商品名称模糊搜索）；数组字段用多键索引（自动为数组每个元素创建索引）。

二、索引分析与优化：验证有效性

关键工具：使用explain()方法查看查询执行计划，重点关注winningPlan（是否使用索引）和executionStats（索引命中率、扫描文档数）。

分析查询是否走索引：
```
db.transactions.find({ userid: "user123" }).explain("executionStats");
```
结果中winningPlan.inputStage.stage若为IXSCAN（索引扫描），则表示使用了索引；若为COLLSCAN（全表扫描），则需优化索引。
检查索引使用频率：通过db.collection.aggregate([{ $indexStats: {} }])查看索引的accesses.ops（操作次数）和accesses.since（上次使用时间），识别长期未使用的索引。

三、索引维护：减少碎片与冗余

重建索引：数据增删会导致索引碎片化，降低查询效率。使用reIndex()命令重建集合索引（需停机或低峰期操作）：
```
db.transactions.reIndex();
```
删除无用索引：定期清理未使用或重复的索引（如复合索引的子集已存在，无需单独创建）。例如，删除userid字段的单字段索引（若有userid_1_create_time_-1复合索引）：
```
db.transactions.dropIndex("userid_1");
```
避免过度索引：每增加一个索引，都会增加写入时的维护成本（更新、删除操作需同步更新索引）。建议只为高频查询字段创建索引，低频查询可通过explain()验证后再添加。

四、查询优化：配合索引提升效率

使用覆盖索引：查询仅需返回索引字段，无需访问文档本身，减少IO操作。例如，为userid和amount创建复合索引，查询时仅返回这两个字段：
```
db.transactions.find({ userid: "user123" }, { userid: 1, amount: 1, _id: 0 }).explain("executionStats");
```
结果中executionStats.totalDocsExamined应为0（表示未扫描文档），totalKeysExamined为扫描的索引键数量。

优化排序操作：排序字段需包含在索引中，且顺序与索引一致。例如，若索引为{ userid: 1, create_time: -1 }，查询时需按相同顺序排序：

db.transactions.find({ userid: "user123" }).sort({ create_time: -1 }); // 正确，使用索引
db.transactions.find({ userid: "user123" }).sort({ userid: 1, create_time: -1 }); // 更优，完全匹配索引顺序

限制返回数据量：使用limit()减少结果集大小；使用投影（{ field: 1 }）排除不需要的字段（如_id），降低网络传输压力。

五、监控与持续优化：动态调整策略

实时监控索引使用：通过mongostat（监控操作速率）和mongotop（监控集合级读写时间）工具，识别慢查询和索引瓶颈。例如，mongotop显示transactions集合的read时间过长，需检查其索引。
第三方工具深度分析：使用Percona Monitoring and Management (PMM)等工具，可视化索引使用率、慢查询分布等指标，辅助决策是否添加或删除索引。
定期回顾索引策略：随着业务变化（如新增查询字段、数据量增长），需定期评估现有索引的有效性，调整索引结构（如添加新字段到复合索引、拆分冗余索引）。

Ubuntu MongoDB索引优化实践