多键索引（数组字段索引）

多键索引的概念

多键索引是MongoDB中专门为数组字段设计的索引类型。当字段包含数组值时，MongoDB会自动为数组中的每个元素创建索引条目，而不是为整个数组创建单个索引条目。这种索引机制使得查询可以高效地匹配数组中的单个或多个元素。

// 示例文档结构
{
  _id: 1,
  name: "产品A",
  tags: ["电子", "数码", "智能家居"],
  ratings: [4, 5, 3, 4]
}

多键索引的创建方式

创建多键索引的语法与普通索引相同，MongoDB会自动检测字段是否为数组类型并决定是否创建多键索引：

// 创建多键索引
db.products.createIndex({ tags: 1 })
db.products.createIndex({ ratings: -1 })

// 查看索引信息
db.products.getIndexes()

多键索引的工作原理

当查询条件涉及数组元素时，MongoDB会使用多键索引进行高效查找：

1. 对于相等匹配，MongoDB会查找包含指定值的所有数组
2. 对于范围查询，MongoDB会检查数组中是否有元素满足条件
3. 对于$elemMatch操作符，MongoDB会确保单个数组元素满足所有条件

// 使用多键索引的查询示例
db.products.find({ tags: "电子" })
db.products.find({ ratings: { $gt: 4 } })
db.products.find({ 
  ratings: { 
    $elemMatch: { $gt: 3, $lt: 5 } 
  } 
})

多键索引的限制

1. 一个复合索引中只能有一个数组字段

   // 错误的索引创建方式（两个数组字段）
   db.products.createIndex({ tags: 1, ratings: 1 }) // 报错
   
   // 正确的复合索引（一个数组字段+非数组字段）
   db.products.createIndex({ tags: 1, name: 1 }) // 成功
   

2. 多键索引不能完全支持覆盖查询

3. 哈希索引不能是多键索引

4. 多键索引的基数可能很高，影响查询性能

多键索引的性能优化

1. 使用$elemMatch确保查询在单个数组元素上操作

   // 更高效的查询
   db.products.find({
     ratings: {
       $elemMatch: { $gt: 3, $lt: 5 }
     }
   })
   

2. 结合非数组字段创建复合索引

   db.products.createIndex({ category: 1, tags: 1 })
   

3. 对大型数组使用索引时需谨慎，可能影响写入性能

多键索引的特殊查询场景

1. 查询数组长度

   db.products.createIndex({ "tags": 1, "ratings": 1 })
   db.products.find({ 
     tags: { $size: 3 } 
   }).explain("executionStats")
   

2. 查询数组特定位置的元素

   db.products.createIndex({ "ratings.0": 1 })
   db.products.find({ 
     "ratings.0": { $gt: 4 } 
   })
   

3. 查询嵌套数组

   {
     _id: 2,
     name: "产品B",
     reviews: [
       { score: 5, comment: "优秀" },
       { score: 3, comment: "一般" }
     ]
   }
   
   db.products.createIndex({ "reviews.score": 1 })
   db.products.find({ 
     "reviews.score": 5 
   })
   

多键索引与文本搜索的结合

当数组包含字符串时，可以创建文本索引进行全文搜索：

db.products.createIndex({ tags: "text" })
db.products.find({
  $text: { $search: "电子 数码" }
})

监控多键索引的使用情况

使用explain()方法分析查询是否有效使用了多键索引：

db.products.find({ tags: "电子" }).explain("executionStats")

输出结果中查看：

• stage: "IXSCAN"表示使用了索引扫描
• indexName: 确认使用的索引名称
• keysExamined: 检查的索引键数量

多键索引的存储考虑

1. 每个数组元素都会创建一个索引条目
2. 大型数组会显著增加索引大小
3. 频繁更新的数组字段可能导致索引碎片

// 查看索引大小
db.products.stats()
db.products.totalIndexSize()

多键索引与聚合管道的交互

在聚合管道中，多键索引可以优化$unwind和$match阶段：

db.products.aggregate([
  { $match: { tags: "电子" } },  // 使用多键索引
  { $unwind: "$tags" },
  { $group: { _id: "$tags", count: { $sum: 1 } } }
])

多键索引的删除与重建

删除不再需要的多键索引可以释放存储空间：

db.products.dropIndex("tags_1")

重建索引可以解决碎片问题：

db.products.reIndex()