1. _id索引

    _id索引是绝大多数集合默认建立的索引
    对于每个插入的数据，MongoDB会自动生成一条唯一的_id字段。

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> db.jerome_2.collection.insert({x:2})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome_2.collection.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "jerome.jerome_2.collection"
    }
]
> db.jerome_2.collection.findOne()
{ "_id" : ObjectId("557004f1f2824fa15224e20b"), "x" : 2 }
> 

2. 单键索引

    1.单间索引是最普通的索引
    2. 与_id索引不同，单间索引不会自动创建
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> db.jerome_2.collection.ensureIndex({x:1})
# 创建索引
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}
> db.jerome_2.collection.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "jerome.jerome_2.collection"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "x" : 1
        },
        "name" : "x_1",
        "ns" : "jerome.jerome_2.collection"
    }
]
> db.jerome_2.collection.find({x:1})
#使用创建的索引查询
{ "_id" : ObjectId("557005a5f2824fa15224e20c"), "x" : 1, "y" : 2, "z" : 3 }
> 

3. 多建索引

    多键索引和单键索引创建形式相同，区别在于字段的值。
        单键索引：值为一个单一的值，例如字符串，数字或者日期。
        多键索引：值具有多个记录，例如数组。
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> db.jerome_2.collection.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "jerome.jerome_2.collection"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "x" : 1
        },
        "name" : "x_1",
        "ns" : "jerome.jerome_2.collection"
    }
]
> db.jerome_2.collection.find()
{ "_id" : ObjectId("557004f1f2824fa15224e20b"), "x" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("557005a5f2824fa15224e20c"), "x" : 1, "y" : 2, "z" : 3 }
> db.jeroem_2.collection.insert({x:[1,2,3,4,5]})
#插入一条数组数据，对于这条数据来讲，mongodb为其创建了一个多件索引
WriteResult({ "nInserted" : 1 })


4. 复合索引


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> db.jerome_2.collection.ensureIndex({x:1,y:1})
#创建
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 2,
    "numIndexesAfter" : 3,
    "ok" : 1
}
> db.jerome_2.collection.find({x:1,y:2})
#使用
{ "_id" : ObjectId("557005a5f2824fa15224e20c"), "x" : 1, "y" : 2, "z" : 3 }
> 

5. 过期索引

    1. 过期索引：是在一段时间后会过期的索引。
    2. 在索引过期后，相应的数据会被删除
    3. 这适合存储一些在一段时间之后会失效的数据，比如用户的登陆信息、存储的日志等。
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> db.jerome_2.collection.ensureIndex({time:1},{expireAfterSeconds:30})
#创建过期索引，过期时间30秒
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 3,
    "numIndexesAfter" : 4,
    "ok" : 1
}
> db.jerome_2.collection.insert({time:new Date()})
#插入数据测试
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome_2.collection.find()
{ "_id" : ObjectId("557004f1f2824fa15224e20b"), "x" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("557005a5f2824fa15224e20c"), "x" : 1, "y" : 2, "z" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("55700b17f2824fa15224e20e"), "time" : ISODate("2015-06-04T08:23:51.531Z") }
> db.jerome_2.collection.find()
{ "_id" : ObjectId("557004f1f2824fa15224e20b"), "x" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("557005a5f2824fa15224e20c"), "x" : 1, "y" : 2, "z" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("55700b17f2824fa15224e20e"), "time" : ISODate("2015-06-04T08:23:51.531Z") }
> db.jerome_2.collection.find()
#时间过了就找不到了
{ "_id" : ObjectId("557004f1f2824fa15224e20b"), "x" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("557005a5f2824fa15224e20c"), "x" : 1, "y" : 2, "z" : 3 }
> 
使用限制
    1. 存储在过期索引字段的值必须是指定的时间类型。（必须是ISODate或者ISODate数组，不能使用时间戳，否则不能被自动删除）
    2. 如果指定了ISODate数组，则按照最小的时间进行删除。
    3. 过期索引不能是复合索引。
    4. 删除时间不是精确的。（删除过程是由后台程序没60s跑一次，而且删除也需要一些时间，所以存在误差）

6.全文索引

对字符串与字符串数组创建全文可搜索的索引
     使用情况：{author:"",titile;"",article:""}
 
创建方法
    1. db.articles.ensureIndex({key:"text"})
    2. db.articles.ensureIndex({key_1:"text",key_2:"text"})
    3. db.articles.ensureIndex({"$**":"text"})
使用
    1. db.articles.find({$text:{$search:"aa"}})
    2. db.articles.find({$text:{$search:"aa bb cc"}}) #空格表示或
    3. db.articles.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}}) #-cc 表示不包含cc
    4. db.articles.find({$text:{$search:"\"aa\" bb cc"}}) #“”，加引号，表示与

例子：
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> db.jerome_2.ensureIndex({"article":"text"})
#创建全文索引
{
    "createdCollectionAutomatically" : true,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}
> db.jerome_2.insert({"article":"aa bb cc dd ee"})
#插入测试数据
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome_2.insert({"article":"aa bb rr gg zz"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome_2.insert({"article":"aa bb"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome_2.insert({"article":"aa bb cc zz ff ww"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome_2.find({$text:{$search:"aa"}})
#查找
{ "_id" : ObjectId("5572904271c0bbd90f4ce0e2"), "article" : "aa bb rr gg zz" }
{ "_id" : ObjectId("5572903371c0bbd90f4ce0e1"), "article" : "aa bb cc dd ee" }
{ "_id" : ObjectId("5572905671c0bbd90f4ce0e4"), "article" : "aa bb cc zz ff ww" }
{ "_id" : ObjectId("5572904771c0bbd90f4ce0e3"), "article" : "aa bb" }
> db.jerome_2.find({$text:{$search:"ff"}})
{ "_id" : ObjectId("5572905671c0bbd90f4ce0e4"), "article" : "aa bb cc zz ff ww" }
> db.jerome_2.find({$text:{$search:"aa bb cc"}})
{ "_id" : ObjectId("5572904271c0bbd90f4ce0e2"), "article" : "aa bb rr gg zz" }
{ "_id" : ObjectId("5572903371c0bbd90f4ce0e1"), "article" : "aa bb cc dd ee" }
{ "_id" : ObjectId("5572905671c0bbd90f4ce0e4"), "article" : "aa bb cc zz ff ww" }
{ "_id" : ObjectId("5572904771c0bbd90f4ce0e3"), "article" : "aa bb" }
> db.jerome_2.find({$text:{$search:"aa bb -cc"}})
{ "_id" : ObjectId("5572904271c0bbd90f4ce0e2"), "article" : "aa bb rr gg zz" }
{ "_id" : ObjectId("5572904771c0bbd90f4ce0e3"), "article" : "aa bb" }
> db.jerome_2.find({$text:{$search:"\"aa\" \"bb\" \"cc\""}})
{ "_id" : ObjectId("5572903371c0bbd90f4ce0e1"), "article" : "aa bb cc dd ee" }
{ "_id" : ObjectId("5572905671c0bbd90f4ce0e4"), "article" : "aa bb cc zz ff ww" }
> 

全文索引相似度
    $meta操作符：｛score：｛$meta:"textScore"｝｝，卸载查询条件后面可以反悔返回结果的相似度，与sort一起使用可以达到很好的实用效果。
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> db.jerome_2.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}})
#score越高，相似度越高。
{ "_id" : ObjectId("5572904271c0bbd90f4ce0e2"), "article" : "aa bb rr gg zz", "score" : 1.2 }
{ "_id" : ObjectId("5572903371c0bbd90f4ce0e1"), "article" : "aa bb cc dd ee", "score" : 1.2 }
{ "_id" : ObjectId("5572905671c0bbd90f4ce0e4"), "article" : "aa bb cc zz ff ww", "score" : 1.1666666666666667 }
{ "_id" : ObjectId("5572904771c0bbd90f4ce0e3"), "article" : "aa bb", "score" : 1.5 }
> db.jerome_2.find({$text:{$search:"aa bb"}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})
#根据score进行排序
{ "_id" : ObjectId("5572904771c0bbd90f4ce0e3"), "article" : "aa bb", "score" : 1.5 }
{ "_id" : ObjectId("5572903371c0bbd90f4ce0e1"), "article" : "aa bb cc dd ee", "score" : 1.2 }
{ "_id" : ObjectId("5572904271c0bbd90f4ce0e2"), "article" : "aa bb rr gg zz", "score" : 1.2 }
{ "_id" : ObjectId("5572905671c0bbd90f4ce0e4"), "article" : "aa bb cc zz ff ww", "score" : 1.1666666666666667 }
> 
    使用限制
        1. 每次查询只能指定一个$text查询
        2. $text查询不能出现在$nor查询中
        3. 查询中如果包含了$text，hint不再起作用
        4. MongoDB去做你问索引现在还不支持中文

7.地理位置索引

概念：将一些点的位置存储在MongoDB中，创建索引后，可以按照位置来查找其他点。 
分类：
    1. 2d索引，用于存储和查找平面上的点
    2. 2dsphere索引，用于存储和查找球面上的点
查找方式：
    1. 查找距离某个点一定距离内的点。
    2. 查找包含在某区域内的点。

2d索引

创建：db.location.ensureIndex({"w":"2d"})
    位置表示方式：经纬度[经度，纬度]
    取值范围：经度[-180,180] 纬度[-90,90]
查询方式
    1. $near查询：查询距离某个点最近的点
    2. $geoWithin查询：查询某个形状内的点
1. $near查询
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> db.location.ensureIndex({"w":"2d"}) #创建2d索引
> db.location.insert({w:[1,1]}) #插入测试数据
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.location.insert({w:[1,2]})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.location.insert({w:[2,3]})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.location.insert({w:[100,80]})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.location.find({w:{$near:[1,1]}}) #会返回100个，理你最近的点
{ "_id" : ObjectId("5572a961aba41684d6e8826c"), "w" : [ 1, 1 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a970aba41684d6e8826e"), "w" : [ 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a97aaba41684d6e8826f"), "w" : [ 100, 80 ] }
> db.location.find({w:{$near:[1,1],$maxDistance:2}}) #可以使用maxDistance限制（near不能使用minDistance）
{ "_id" : ObjectId("5572a961aba41684d6e8826c"), "w" : [ 1, 1 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }
2. $geoWithin查询
形状的表示：
    1. $box：矩形，使用{$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}表示
    2. $center：圆形，使用{$center:[[<x1>,<y1>],r]}表示
    3. $polygon：多边形，使用{$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}表示
例子：
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> db.location.find({w:{$geoWithin:{$box:[[0,0],[3,3]]}}}) #矩形
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a970aba41684d6e8826e"), "w" : [ 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a961aba41684d6e8826c"), "w" : [ 1, 1 ] }
> db.location.find({w:{$geoWithin:{$box:[[1,2],[2,3]]}}})
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a970aba41684d6e8826e"), "w" : [ 2, 3 ] }
> db.location.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],100]}}}) #圆形，100是半径
{ "_id" : ObjectId("5572a961aba41684d6e8826c"), "w" : [ 1, 1 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a970aba41684d6e8826e"), "w" : [ 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }
> db.location.find({w:{$geoWithin:{$center:[[0,0],1000]}}})
{ "_id" : ObjectId("5572a961aba41684d6e8826c"), "w" : [ 1, 1 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a97aaba41684d6e8826f"), "w" : [ 100, 80 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a970aba41684d6e8826e"), "w" : [ 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }
> db.location.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1]]}}}) #多边形查询（各个点围成的多边形的范围）
{ "_id" : ObjectId("5572a970aba41684d6e8826e"), "w" : [ 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a961aba41684d6e8826c"), "w" : [ 1, 1 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }
> db.location.find({w:{$geoWithin:{$polygon:[[0,0],[0,1],[2,5],[6,1000],[1001,0]]}}})
{ "_id" : ObjectId("5572a970aba41684d6e8826e"), "w" : [ 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a97aaba41684d6e8826f"), "w" : [ 100, 80 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a961aba41684d6e8826c"), "w" : [ 1, 1 ] }
{ "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"), "w" : [ 1, 2 ] }

3. 使用geoNear查询
geoNear使用runCommand命令进行使用
db.runCommand(
    {getNear:<collection>,
    near:[x,y],
    minDistance:(对2d索引无效)
    maxDistance:
    num:
}
)
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> db.runCommand({geoNear:"location",near:[1,2],maxDistance:10,num:1})
{
    "results" : [
        {
            "dis" : 0,
            "obj" : {
                "_id" : ObjectId("5572a965aba41684d6e8826d"),
                "w" : [
                    1,
                    2
                ]
            }
        }
    ],
    "stats" : {
        "nscanned" : NumberLong(1),
        "objectsLoaded" : NumberLong(1),
        "avgDistance" : 0,
        "maxDistance" : 0,
        "time" : 2
    },
    "ok" : 1
}
> 

球面地理位置索引

概念：球面地理位置索引
创建方式：db.collection.ensureIndex({w:"2dsphere"})
位置表示方式：
GeoJson：描述一个点，一条直线，多边形等形状
格式：{type:"",coordinates:[<coordinates>]}
支持$minDistance与$maxDistance

创建索引比较重要属性介绍

格式
    db.collection.ensureIndex({param},{param}) #第二个参数是索引的属性

比较重要的属性有：名字、唯一性、稀疏性、是否定时删除。

1. 名字，name指定：db.collection.ensureIndex({},{name:""})
    默认命名格式是如下这样的
    单键索引，1和-1，命名是根据key+_1/-1
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> db.jerome_2.ensureIndex({x:1})
> db.jerome_2.ensureIndex({y:-1})
> db.jerome_2.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "jerome.jerome_2"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "x" : 1
        },
        "name" : "x_1",
        "ns" : "jerome.jerome_2"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "y" : -1
        },
        "name" : "y_-1",
        "ns" : "jerome.jerome_2"
    }

    复合索引
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> db.jerome_2.ensureIndex({x:1,y:-1})
> db.jerome_2.ensureIndex({x:1,y:-1,z:1})
> db.jerome_2.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "x" : 1,
            "y" : -1
        },
        "name" : "x_1_y_-1",
        "ns" : "jerome.jerome_2"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "x" : 1,
            "y" : -1,
            "z" : 1
        },
        "name" : "x_1_y_-1_z_1",
        "ns" : "jerome.jerome_2"
    }
]
mongodb对索引限制是125字节，所以我们需要自定义索引名字。
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> db.jerome_2.ensureIndex({x:1,y:1,z:1,m:1},{name:"normal_index"})
> db.jerome_2.getIndexes()
[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "x" : 1,
            "y" : 1,
            "z" : 1,
            "m" : 1
        },
        "name" : "normal_index",
        "ns" : "jerome.jerome_2"
    }
]
> db.jerome_2.dropIndex("normal_index")
{ "nIndexesWas" : 7, "ok" : 1 }
> 

2. 唯一性，unique指定：db.collection.ensureIndex({},{unique:true/false})
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> db.jerome.ensureIndex({m:1,n:1},{unique:true})
{
    "createdCollectionAutomatically" : true,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}
> db.jerome.insert({m:1,n:2})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome.insert({m:1,n:2})
WriteResult({
    "nInserted" : 0,
    "writeError" : {
        "code" : 11000,
        "errmsg" : "insertDocument :: caused by :: 11000 E11000 duplicate key error index: jerome.jerome.$m_1_n_1  dup key: { : 1.0, : 2.0 }"
    }
})
> 

3. 稀疏性，sparse指定：db.collection.ensureIndex({},{sparse:true/false})
默认创建的索引是不稀疏的。
因为MongoDB没有固定的格式，插入的时候可能插入不存在的字段，比如x：1，MongoDB会为这条不存在的字段创建索引，如果不希望发现这样的事情可以指定稀疏索引为true，就不会为不存在的字段创建索引了。可以减少磁盘暂用和增大插入速度。
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> db.jerome.insert({"m":1})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome.insert({"n":1})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.jerome.find({m:{$exists:true}}) #exists查找数据集合中一个字段存在或者不存在的记录
{ "_id" : ObjectId("55729ec1aba41684d6e8826a"), "m" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("55729d5caba41684d6e88268"), "m" : 1, "n" : 2 }
> db.jerome.ensureIndex({m:1},{sparse:true}) #创建稀疏索引
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 2,
    "numIndexesAfter" : 3,
    "ok" : 1
}
> db.jerome.find({m:{$exists:false}}) #MongoDB内部问题，所以找得到，通过下面强制指定索引
{ "_id" : ObjectId("55729ec7aba41684d6e8826b"), "n" : 1 }
> db.jerome.find({m:{$exists:false}}).hint("m_1") #下面这条记录，不存在m字段，所以不会创建索引，所以查不到记录 
> 
注意：不能在稀疏索引上查找这个字段不存在的记录。

4. 过期索引
    前面已介绍

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