为什么需要索引优化？
⚙️ 索引是提升查询性能的关键工具，但不当的索引设计可能导致写入瓶颈与资源浪费。合理优化可显著降低查询延迟，提高数据处理效率。
常见优化原则
- 选择性优先：优先为高频查询字段（如
_id、唯一字段）创建索引 - 避免冗余：删除重复或冗余的索引（如已存在
{a:1, b:1}，无需单独为a建索引） - 覆盖索引：确保索引包含查询所需的所有字段，减少数据回表
- 复合索引顺序：按查询条件的过滤强度排序字段（如
{user_id:1, timestamp:-1})
常用优化策略
📊 使用explain分析查询：
db.collection.find({query}).explain()
🔍 监控索引使用情况：
通过db.collection.stats()查看索引使用率，优化未被使用的索引。
推荐工具
🔧 MongoDB Atlas：可视化分析索引效率（访问Atlas文档）
📊 MongoDB Performance Advisor：自动推荐索引优化方案
🛠 Index Organizer插件：一键整理冗余索引（了解更多）
案例分析
❌ 低效查询示例：
db.logs.find({status: "error", timestamp: {$gt: ISODate("2023-01-01")}})
✅ 优化后：
创建复合索引{status:1, timestamp:1}，查询延迟降低80%。