索引的定义和原理

数据库的索引，是一种将数据库中的特定数据进行排序化的数据结构，用以提高数据库的查询和变更效率。索引的实现通常使用B树或B+树。 
比如，当前有一个表有100w条数据，表结构为如下

   create table person   (        name char(15) not null,        age int not null,        city varchar(20) not null,        primary key(name)             )

主键是用户的name。假设用户居住的城市有限（比如100个），现在，如果要查询在city=“shanghai”的用户，那么如果没有索引的话，需要scan整个表，遍历100w次，并且匹配对应的city字段，如果city=“shanghai”则拿出来，效率非常低。如果对city字段创建了索引，由于city的值有限（100个），基于city的值build一个B树，那么如果想要查找city=“shanghai”的，基本上只需要log2(N)，也就是最多9次，就能找到所有的city=“shanghai”的人了

不过，索引虽然能加快数据库的查询性能，但是需要额外占用空间用于存放索引数据，而且在插入和更新数据时效率也会变低（需要同时更新索引表）。因此索引表的创建，需要基于业务的实际情况进行，并不是索引表越多越好。

索引的类型

唯一索引

唯一索引能保证集合的每个文档的指定值都有唯一值，创建方式： 
db.xxx.ensureIndex({"username":1},{"unique":true} 
不过mongodb在insert的时候，并不会检查文档的唯一值，因此为了避免唯一键重复，需要使用安全插入，检查对应的getLastError

地理空间索引

用于查找地理位置上最近的点的索引，创建方式： 
db.xxx.ensureIndex{"gps":"2d"} 
gps必须是一对值，包含两个元素，以下形式都有效：

{“gps”: [0, 100]}{"gps":{"x":0, "y":100}}

并且对应的字段可以自定义，不一定是x，y，查询的时候，可以基于whithin,center等选项进行查询

索引创建规则：

• 基于实际的查询场景创建索引，考虑需要哪些键，是否需要联合索引，每个键的索引方向是怎么样，等等
• 如果需要对集合进行排序，如果对没有索引的键调用sort，mongodb则会把所有数据都提取到内存中进行排序，对数据的大小是有限制的。因此建议对需要sort的数据合理设置索引
• 擅于利用explain来查看查询对应的索引使用情况
• 创建索引的时候，最好在后台创建（创建时指定background: true），否则，mongodb会阻塞所有请求，直到索引创建完毕

mongodb的索引问题