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。