【IT168 技术】今天分享下MongoDB中关于索引的基本操作，我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化，而程序的操作无非就是CURD，通常我们又会花费50%的时间在R上面，因为Read操作对用户来说是非常敏感的，处理不好就会被人唾弃。
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从算法上来说有5种经典的查找，具体的可以参见我的算法速成系列，这其中就包括我们今天所说的“索引查找”，如果大家对sqlserver比较了解的话，相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧。
我们首先插入10w数据，上图说话：
一：性能分析函数(explain)
好了，数据已经插入成功，既然我们要做分析，肯定要有分析的工具，幸好MongoDB中给我们提供了一个关键字叫做“explain"，那么怎么用呢?还是看图，注意，这里的name字段没有建立任何索引，这里我就查询一个“name10000”的姓名。
仔细看红色区域，有几个我们关心的key。
cursor: 这里出现的是”BasicCursor",什么意思呢，就是说这里的查找采用的是“表扫描”，也就是顺序查找，很悲催啊。
nscanned: 这里是10w，也就是说数据库浏览了10w个文档，很恐怖吧，这样玩的话让人受不了啊。
n: 这里是1，也就是最终返回了1个文档。
millis: 这个就是我们最最最....关心的东西，总共耗时114毫秒。
二：建立索引(ensureIndex)
在10w条这么简单的集合中查找一个文档要114毫秒有一点点让人不能接收，好，那么我们该如何优化呢?MongoDB中给我们带来了索引查找，看看能不能让我们的查询一飞冲天.....
这里我们使用了ensureIndex在name上建立了索引。”1“：表示按照name进行升序，”-1“：表示按照name进行降序。
我的神啊，再来看看这些敏感信息。
cursor: 这里出现的是”BtreeCursor"，这么牛X，MongoDB采用B树的结构来存放索引，索引名为后面的“name_1"。
nscanned: 我擦，数据库只浏览了一个文档就OK了。
n: 直接定位返回。
millis: 看看这个时间真的不敢相信，秒秒杀。
通过这个例子相信大家对索引也有了感官方面的认识了吧。
三：唯一索引
和sqlserver一样都可以建立唯一索引，重复的键值自然就不能插入，在MongoDB中的使用方法是：
db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})。
