MongoDB 的索引核心作用是加速查询操作，其类型可根据查询场景分为基础索引、复合索引及特殊功能索引，以下是常用索引类型及说明：
1. 基础索引（Single Field Index）
最常用的索引类型，基于单个字段创建，默认按升序（1）或降序（-1）排列，能高效提升单字段的查询、排序性能。
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适用场景：针对单个字段的过滤查询（如 db.users.find({age: 25})）、排序操作（如 db.articles.sort({createTime: -1})）。
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示例：为 users 集合的 age 字段创建升序索引
db.users.createIndex({age: 1})
2. 复合索引（Compound Index）
基于多个字段组合创建的索引，索引顺序遵循“前缀匹配原则”（查询需包含索引的前 N 个字段才能生效），适用于多字段组合查询或排序。
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适用场景：需同时过滤/排序多个字段的场景（如 db.orders.find({userId: 123}).sort({orderTime: -1})）。
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注意：索引字段顺序影响查询效率，过滤频繁的字段应放在前面（如 {userId: 1, orderTime: -1} 优于 {orderTime: -1, userId: 1}）。
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示例：为 orders 集合的 userId（升序）和 orderTime（降序）创建复合索引
db.orders.createIndex({userId: 1, orderTime: -1})
3. 多键索引（Multikey Index）
自动为数组类型字段创建的索引（无需手动指定类型），会为数组中的每个元素单独建立索引项，支持对数组元素的精准查询。
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适用场景：查询数组中包含特定元素的文档（如 db.users.find({hobbies: "reading"})）。
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示例：users 集合的 hobbies 是数组字段（如 ["reading", "sports"]），创建索引后自动成为多键索引
db.users.createIndex({hobbies: 1})
4. 地理空间索引（Geospatial Index）
专门用于地理位置数据（如经纬度）的索引，支持“附近位置查询”“区域包含查询”等地理相关操作。
主要类型：
2dsphere：适用于球面地理坐标（如 GPS 经纬度，格式 [longitude, latitude]），支持球形距离计算。
2d：适用于平面坐标系（如游戏地图的二维坐标），较少使用。
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适用场景：外卖平台“附近的商家”、社交软件“附近的人”等场景。
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示例：为 shops 集合的 location 字段（经纬度数组）创建球面索引
db.shops.createIndex({location: "2dsphere"})
5. 文本索引（Text Index）
用于文本内容的全文检索，可对单个或多个字符串字段创建，支持关键词匹配、模糊查询（不支持通配符，但支持自然语言语义）。
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适用场景：博客内容搜索、商品标题/描述的关键词查询（如 db.articles.find({$text: {$search: "MongoDB 索引"}})）。
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注意：一个集合最多只能创建一个文本索引，且不支持中文分词（需结合第三方插件如 Elasticsearch 实现更优的中文检索）。
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示例：为 articles 集合的 title 和 content 字段创建文本索引
db.articles.createIndex({title: "text", content: "text"})
6. 哈希索引（Hashed Index）
基于字段的哈希值创建索引，索引值是字段值的哈希结果，仅支持“精准匹配查询”（不支持范围查询、排序）。
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适用场景：配合 MongoDB 分片功能，按哈希值均匀分配数据到不同分片（实现数据负载均衡）。
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示例：为 users 集合的 userId 字段创建哈希索引，用于分片键
db.users.createIndex({userId: "hashed"})
7. 唯一索引（Unique Index）
在普通索引基础上添加“唯一性约束”，确保索引字段的值（或复合索引的字段组合）不重复，类似关系型数据库的 UNIQUE 约束。
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适用场景：保证数据唯一性（如用户手机号、邮箱不能重复）。
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示例：为 users 集合的 email 字段创建唯一索引
db.users.createIndex({email: 1}, {unique: true})
8. 稀疏索引（Sparse Index）
仅为包含索引字段的文档创建索引项，不包含该字段的文档会被排除在索引之外，可减少索引体积。
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适用场景：索引字段为非必填字段（如用户的“昵称”，部分用户未设置），仅需查询有该字段的文档时使用。
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示例：为 users 集合的 nickname 字段创建稀疏索引
db.users.createIndex({nickname: 1}, {sparse: true})
