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一、常用索引类型

1、单个索引

单个索引的创建

db.你的表名.createIndex({"你的字段名":1})

单个索引的创建且是唯一索引 

db.你的表名.createIndex({"你的字段名":1}),{ unique: true })

2、复合索引

将多个过滤的字段，做成索引，如果有排序字段，也需要加进去。（尽量别使用主键ID作为排序字段）。

索引字段覆盖，如果只需要返回少量的两三个字段，可以将过滤字段和返回字段都做成索引，查询会非常快，不会去访问实际的文档数据，而是从索引数据，获取内容。

db.你的表名.createIndex({"你的字段名1":1,"你的字段名2":1})

二、性能分析

db.getCollection('你的表名').find({'你的字段名':"过滤的内容"}).explain("executionStats");

如果 winningPlan 中的 stage 是 COLLSCAN，表示查询进行了全表扫描返回的参数内容

• queryPlanner

  • plannerVersion: 查询规划器的版本号。
  • namespace: 查询所针对的命名空间（数据库和集合）。
  • indexFilterSet: 指示是否设置了索引过滤。
  • parsedQuery: 查询条件的解析表示。
  • winningPlan: 最终被选择的执行计划。
  • rejectedPlans: 被拒绝的备选执行计划列表。

• executionStats

  • executionSuccess: 表示查询是否成功执行。
  • nReturned: 返回的文档数量。
  • executionTimeMillis: 查询执行的总时间（毫秒）。
  • totalKeysExamined: 查询过程中检查的索引键数量。
  • totalDocsExamined: 查询过程中扫描的文档数量。
  • executionStages: 描述执行计划的各个阶段及其性能统计信息。

• serverInfo

  • host: 执行查询的服务器主机名。
  • port: 执行查询的服务器端口号。
  • version: MongoDB 服务器的版本。
  • gitVersion: 服务器的 Git 版本。

三、优化建议

1、定期清理不必要的索引和数据

2、如果查询只需要特定字段，可以创建覆盖索引，减少文档扫描次数

3、避免全表扫描，如果 winningPlan 中的 stage 是 COLLSCAN，表示查询进行了全表扫描，建议创建合适的索引。