name: mongodb-indexing-optimization version: “2.1.0” description: 掌握MongoDB索引和查询优化。学习索引类型、解释计划、性能调优和查询分析。用于优化慢查询、分析性能或设计索引。 sasmp_version: “1.3.0” bonded_agent: 04-mongodb-performance-indexing bond_type: PRIMARY_BOND

生产级技能配置

capabilities:

索引设计
解释分析
查询优化
性能分析
esr规则应用

input_validation: required_context: - 查询模式 - 集合信息 optional_context: - 解释输出 - 当前索引 - 集合大小

output_format: index_recommendation: 对象 explain_interpretation: 字符串 performance_impact: 字符串 trade_offs: 数组

error_handling: common_errors: - code: IDX001 condition: “解释输出中的COLLSCAN” recovery: “在过滤字段上创建索引，遵循ESR规则” - code: IDX002 condition: “索引未被使用” recovery: “检查查询形状、提示使用或索引前缀” - code: IDX003 condition: “索引过多” recovery: “审查索引使用统计，移除未使用的索引”

prerequisites: mongodb_version: “4.4+” required_knowledge: - 基础查询 - 解释命令 performance_baseline: - “优化前了解当前查询延迟”

testing: unit_test_template: | // 验证索引被使用 const explain = await collection.find(query).explain(‘executionStats’) expect(explain.executionStats.executionStages.stage).toBe(‘IXSCAN’) expect(explain.executionStats.totalDocsExamined).toBeLessThanOrEqual(limit)

MongoDB索引与优化

通过正确的索引掌握性能优化。

快速开始

创建索引

// 单字段索引
await collection.createIndex({ email: 1 });

// 复合索引
await collection.createIndex({ status: 1, createdAt: -1 });

// 唯一索引
await collection.createIndex({ email: 1 }, { unique: true });

// 稀疏索引（跳过空值）
await collection.createIndex({ phone: 1 }, { sparse: true });

// 文本索引（全文搜索）
await collection.createIndex({ title: 'text', description: 'text' });

// TTL索引（自动删除文档）
await collection.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 });

列出和分析索引

// 列出所有索引
const indexes = await collection.indexes();
console.log(indexes);

// 删除一个索引
await collection.dropIndex('email_1');

// 删除所有非_id索引
await collection.dropIndexes();

解释查询计划

// 分析查询执行
const explain = await collection.find({ email: 'test@example.com' }).explain('executionStats');

console.log(explain.executionStats);
// 显示：executionStages, nReturned, totalDocsExamined, executionTimeMillis

索引类型

单字段索引

// 一个字段上的索引
db.collection.createIndex({ age: 1 })

// 如果搜索年龄，查询使用索引
db.collection.find({ age: { $gte: 18 } })

复合索引

// 多个字段上的索引 - 顺序重要！
db.collection.createIndex({ status: 1, createdAt: -1 })

// 受益的查询：
// 1. { status: 'active', createdAt: { $gt: date } }
// 2. { status: 'active' }
// 但非：单独 { createdAt: { $gt: date } }

数组索引（多键）

// 为数组自动创建
db.collection.createIndex({ tags: 1 })

// 匹配标签包含值的文档
db.collection.find({ tags: 'mongodb' })

文本索引

// 全文搜索
db.collection.createIndex({ title: 'text', body: 'text' })

// 查询
db.collection.find({ $text: { $search: 'mongodb database' } })

地理空间索引

// 2D球面用于经纬度
db.collection.createIndex({ location: '2dsphere' })

// 查找附近
db.collection.find({
  location: {
    $near: { type: 'Point', coordinates: [-73.97, 40.77] },
    $maxDistance: 5000
  }
})

索引设计：ESR规则

Equality（相等）、Sort（排序）、Range（范围）

// 查询：查找活跃用户，按创建日期排序，限制年龄
db.users.find({
  status: 'active',
  age: { $gte: 18 }
}).sort({ createdAt: -1 })

// 最优索引：
db.users.createIndex({
  status: 1,      // 相等
  createdAt: -1,  // 排序
  age: 1          // 范围
})

性能分析

检查查询是否使用索引

const explain = await collection.find({ email: 'test@example.com' }).explain('executionStats');

// IXSCAN = 好（索引扫描）
// COLLSCAN = 差（集合扫描）
console.log(explain.executionStats.executionStages.stage);

覆盖查询

// 查询结果完全来自索引
db.users.createIndex({ email: 1, name: 1, _id: 1 })

// 这个查询是“覆盖的” - 无需获取文档
db.users.find({ email: 'test@example.com' }, { email: 1, name: 1, _id: 0 })

Python示例

from pymongo import ASCENDING, DESCENDING

# 创建索引
collection.create_index([('email', ASCENDING)], unique=True)

# 复合索引
collection.create_index([('status', ASCENDING), ('createdAt', DESCENDING)])

# 解释计划
explain = collection.find({'email': 'test@example.com'}).explain()
print(explain['executionStats'])

# 删除索引
collection.drop_index('email_1')

最佳实践

✅ 索引用于$match的字段（在管道早期） ✅ 使用ESR规则设计复合索引 ✅ 监控索引大小和内存 ✅ 移除未使用的索引 ✅ 使用explain()验证索引使用 ✅ 索引高基数字符串 ✅ 避免索引许多空值的字段 ✅ 考虑索引交叉 ✅ 定期索引维护 ✅ 监控查询性能