在 MongoDB 中，覆盖索引查询是指查询只使用索引来满足查询条件，并且不需要访问实际的文档数据。这种查询方式可以提高查询性能，因为它避免了读取和传输额外的文档数据。
要实现覆盖索引查询，需要满足以下条件：
（1）创建一个包含查询条件和需要返回的字段的索引，确保索引覆盖了查询条件和需要返回的字段。
（2）在查询时使用投影操作符（projection operator）来指定只返回需要的字段，而不是整个文档。
以下是一个示例，演示如何执行覆盖索引查询：
（1）准备一个集合，集合拥有如下数据：
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("64e71af810366fa87109a12f"), "name" : "张三", "age" : 3, "email" : "zhangsan@outlook.com", "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("64e71af810366fa87109a130"), "name" : "李四", "age" : 22, "email" : "lisi@qq.com", "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("64e71af810366fa87109a131"), "name" : "王五", "age" : 27, "email" : "wangwu@sina.com.cn", "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("64e71af810366fa87109a132"), "name" : "赵六", "age" : 22, "email" : "zhaoliu@gmail.com", "sex" : "female" }
{ "_id" : ObjectId("64e71af810366fa87109a133"), "name" : "顾七", "age" : 30, "email" : "guqi@qq.com", "sex" : "male" }
{ "_id" : ObjectId("64e71af810366fa87109a134"), "name" : "何八", "age" : 42, "email" : "heba@outlook.com", "sex" : "male" }（2）创建索引：
> db.col.createIndex({ name: 1, age: 1});
{
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"createdCollectionAutomatically" : false,
"ok" : 1
}在上面的示例创建了一个索引，包含字段 name 和 age，而这两个字段是查询条件和需要返回的字段。
注意：5.0 之前版本可以使用 db.collection.ensureIndex() ，但 ensureIndex() 在 5.0 版本后已被移除，使用 createIndex() 代替。
（3）执行覆盖索引查询：
> db.col.find({ name: "张三" }, { name: 1, age:1, _id: 0 })
{ "name" : "张三", "age" : 3 }在上面的示例中，name 是查询条件，name 和 age 是需要返回的字段。_id: 0 用于排除默认情况下返回的 _id 字段。
（4）使用 explain 确认是否使用了索引：
> db.col.find({ name: "张三" }, { name: 1, age:1, _id: 0 }).explain()
{
"explainVersion" : "1",
"queryPlanner" : {
...
"winningPlan" : {
...
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN", 这里表示使用了索引
"keyPattern" : {
"name" : 1,
"age" : 1
},
"indexName" : "name_1_age_1",
...
> db.col.find().explain()
{
"explainVersion" : "1",
"queryPlanner" : {
...
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN", 全表扫描，没有使用索引
"direction" : "forward"
},
...在执行覆盖索引查询时，MongoDB 将只使用索引来满足查询条件，并且只返回指定的字段，而不需要访问实际的文档数据。这可以大大提高查询性能，尤其是当需要返回的字段很大或者集合中的文档非常庞大时。
注意：覆盖索引查询适用于只需要查询指定字段的情况。如果需要查询的字段不在索引中，或者需要返回整个文档，那么覆盖索引查询将无效，MongoDB 将仍然需要访问实际的文档数据。
在 MongoDB 中，可以对数组字段创建索引。这样可以提高对数组字段的查询性能。当对数组字段创建索引时，MongoDB 会为每个数组元素创建一个索引条目。
以下是一个示例，演示如何对数组字段创建索引：
（1）创建包含数组字段的集合：
> db.array_demo.insertOne({
... name: "John",
... hobbies: ["reading", "gaming", "coding"]
... });
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("64f68be0e851871a0dba078f")
}在上面的示例中，hobbies 是一个包含多个元素的数组字段。
（2）创建索引：
> db.array_demo.createIndex({ hobbies: 1 });
{
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"createdCollectionAutomatically" : false,
"ok" : 1
}在上面的示例中，hobbies 是要创建索引的数组字段。
（3）执行数组字段的查询：
> db.array_demo.find({ hobbies: "reading" });
{ "_id" : ObjectId("64f68be0e851871a0dba078f"), "name" : "John", "hobbies" : [ "reading", "gaming", "coding" ] }在上面的示例中，通过查询数组字段 hobbies 为 “reading”，可以利用数组字段的索引来提高查询性能。
（4）使用 explain 查看查询是否使用索引：
> db.array_demo.find({ hobbies: "reading" }).explain()
{
"queryPlanner" : {
...
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN", 使用了索引
"keyPattern" : {
"hobbies" : 1
},
"indexName" : "hobbies_1",
...注意，当对数组字段创建索引时，MongoDB 会为每个数组元素创建一个索引条目。这意味着索引的大小会随着数组元素的数量增加而增加。如果数组字段中的元素数量非常大，可能会导致索引变得庞大，从而影响性能和存储空间。
此外，对于数组字段的查询，MongoDB 提供了一些特殊的操作符，如 $elemMatch 用于匹配数组中满足指定条件的元素。这些操作符可以进一步优化对数组字段的查询。
在 MongoDB 中，可以对子文档的字段创建索引。子文档是指嵌套在文档中的文档。
以下是一个示例，演示如何对子文档字段创建索引：
（1）创建包含子文档的集合：
> db.sub_demo.insertOne({
... name: "John",
... address: {
... city: "New York",
... state: "NY",
... country: "USA"
... }
... });
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("64f695bde851871a0dba0790")
}在上面的示例中，address 是一个子文档字段，包含了城市、州和国家信息。
（2）创建索引：
> db.sub_demo.createIndex({ "address.city": 1 });
{
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"createdCollectionAutomatically" : false,
"ok" : 1
}在上面的示例中，address.city 是要创建索引的子文档字段。
（3）执行子文档字段的查询：
> db.sub_demo.find({ "address.city": "New York" });
{ "_id" : ObjectId("64f695bde851871a0dba0790"), "name" : "John", "address" : { "city" : "New York", "state" : "NY", "country" : "USA" } }在上面的示例中，通过查询子文档字段 address.city 为 “New York”，可以利用子文档字段的索引来提高查询性能。
（4）通过 explain 查看查询是否使用索引：
> db.sub_demo.find({ "address.city": "New York" }).explain()
{
"explainVersion" : "1",
"queryPlanner" : {
...
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN", 使用了索引
"keyPattern" : {
"address.city" : 1
},
"indexName" : "address.city_1",
...注意，当对子文档字段创建索引时，MongoDB 会为子文档的每个字段创建索引条目。这意味着索引的大小会随着子文档字段的数量增加而增加。如果子文档字段中的字段数量非常大，可能会导致索引变得庞大，从而影响性能和存储空间。
此外，对于子文档字段的查询，可以使用点符号（.）来指定子文档字段的路径。可以在查询中使用多个子文档字段来进行更复杂的查询。
每个索引占据一定的存储空间，在进行插入，更新和删除操作时也需要对索引进行操作。所以，如果你很少对集合进行读取操作，建议不使用索引。
由于索引是存储在内存 (RAM)中,你应该确保该索引的大小不超过内存的限制。如果索引的大小大于内存的限制，MongoDB 会删除一些索引，这将导致性能下降。
不能被以下的查询使用：
正则表达式及非操作符，如 $nin, $not, 等。
算术运算符，如 $mod, 等。
$where 子句
所以，检测你的语句是否使用索引是一个好的习惯，可以用 explain 来查看。
从 2.6 版本开始，如果现有的索引字段的值超过索引键的限制，MongoDB 中不会创建索引。
如果文档的索引字段值超过了索引键的限制，MongoDB 不会将任何文档转换成索引的集合。与 mongorestore 和 mongoimport 工具类似。
集合中索引不能超过64个
索引名的长度不能超过128个字符
一个复合索引最多可以有31个字段
川公网安备51010802032098
