本文目录一览：
- 1、mongodb的复合索引是怎么回事?例如db.a.ensureIndex({i:1,j:-1}...
- 2、为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引
- 3、云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全
- 4、mongodb建立索引&查看索引&删除索引
创建唯一索引 db.collection.ensureIndex（{a：1} ， {unique：true}）为a字段建立唯一索引 。
MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件 ， 可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快 。
这里创建的索引是一个基于name和value字段的复合索引 。让我们创建数百万个包含了值为0至100的随机数值的伪造属性的文档 。
为什么MongoDB采用B树索引,而Mysql用B+树做索引1、Mongodb和Mysql索引选型 1）首先两种数据库都选择平衡m叉树作为底层索引结构，因为平衡树m叉树是同种元素序列情况下的深度最小的m叉排序树 。这可以减少m叉树元素查找的深度，从而提升平均查找效率 。B树和B+树都是平衡m叉树 。
2、MySQL支持的索引结构有四种：B+树 ， R树，HASH，FULLTEXT 。B树是一种多叉的AVL树 。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量 。其余节点用来索引 ， 而B-树是每个索引节点都会有Data域 。
3、B+树是对B树的一个小升级 。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的 。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储 。B+tree是B-tree的变种，数据只能存储在叶子节点 。
4、一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复 ， 定期重新做索引 ， 这样会提升MongoDB的稳定性和效率 。
【mongodb索引的功能 mongodb常见的索引】5、Mysql中的B树索引是使用B+树实现的，关于B+树的数据结构个人认为美团点评技术博客中Mysql索引原理及慢查询优化一文中介绍的非常详实，B+树的数据结构如下图所示 。
云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全1、以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本 。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题 。
2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据 。创建合适的索引，以加速查询速度 。配置 MongoDB 的缓存大?。蕴岣咝慈胄阅?。
3、注意 ： 1） 不支持一个复合索引同时出现多个数组字段 。
4、MongoDB索引使用B-tree数据结构 。索引支持MongoDB中查询的高效执行 。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描 ， 即扫描集合中的每个文档 ， 以选择与查询语句匹配的文档 。
5、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引 。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段 。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引 。
mongodb建立索引&查看索引&删除索引1、这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快 。
2、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引 。
3、MongoDB索引使用B-tree数据结构 。索引支持MongoDB中查询的高效执行 。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描 ， 即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档 。
4、mongodb在前台直接运行建立索引命令的话，将造成整个数据库阻塞，因此索引建议使用 background 的方式建立 。
5、MongoDB是基于集合建立索引（Index） ， 索引的作用类似与传统关系型数据库 ， 目的是为了提高查询速度 。如果没有建立索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的所有文档记录 。
6、支持完全索引，可以在任意属性上建立索引，包含内部对象 。MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度 。除此之外 ， MongoDB 还提供创建基于地理空间的索引的能力 。
