概述
MongoDB 是一款流行的 NoSQL 数据库，其中的数组是一种很重要的数据结构。在 MongoDB 中，文档中的数组字段可以用于存储一组值。在处理大量数据时，正确地利用数组索引可以极大地提高 MongoDB 的性能。
什么是数组索引？
在 MongoDB 中，数组索引是用于查询数组成员的一种特殊类型的索引。当数组成员数量较大时，通过使用数组索引可以将查询性能提高数倍。
数组索引在 MongoDB 中是由特定的索引类型来实现的。由于数组可以包含不同类型的成员，所以 MongoDB 支持两种不同类型的数组索引：
多键索引
复合索引
多键索引
多键索引是用于处理包含多个数值的数组的索引类型。每个数值都会被单独地索引，每个数组成员都会产生一个新的文档，每个文档都包含数组的一个成员。这样就可以通过多个查询条件并行地搜索这些文档。
下面是多键索引的示例：
db.collection.createIndex( { tags: 1 } ); // tags 是数组字段
上述代码创建了一个 tags 数组的多键索引。当查询某个成员是否在 tags 数组中时，查询会优先使用多键索引。
复合索引
复合索引是用于处理组合数组和非数组字段的索引类型。当数组与其他字段一起作为查询条件时，使用复合索引可以优化查询性能。
下面是复合索引的示例：
db.collection.createIndex( { tags: 1, date: -1 } ); // tags 是数组字段，date 是非数组字段
上述代码创建了一个根据 tags 和 date 字段组成的复合索引。当查询某个时间段内具有某个成员的文档时，第一个查询条件使用多键索引，第二个查询条件使用简单索引。
如何优化数组索引？
优化数组索引可以显著地提高 MongoDB 的性能。以下是一些优化数组索引的技巧：
多键数组优化
如果数组中包含重复的值，则可以通过将数组中的每个值转化为一个唯一的子文档，从而优化多键数组索引。通过这种方式，可以在并行搜索文档时最大程度地利用索引。例如：
db.collection.createIndex( { tags: { $elemMatch: { $eq: "mongodb" } } } );
上述代码创建了一个使用 $elemMach 子句的多键索引。每当一个元素在数组中被重复使用时，它就会被转化为一个唯一的子文档。
复合数组优化
与多键数组不同，复合数组中的查询条件需要同时处理数组和其他字段。如果数组字段位于查询条件的前面，则可以使用计划查询，这将遍历尽可能少的文档来查找相对位置。如果非数组字段位于查询条件的前面，则查询将无法利用复合数组索引。
复合数组中，可以将数组中最常使用的成员移到数组的前面。这样可以在查询中减少 MongoDB 扫描的文档数量和索引块数量。例如：
db.collection.createIndex( { "tags.0": 1, date: -1 } );
上述代码中，将数组中的第一个元素放在了索引的开头，这样 MongoDB 在进行查询时就可以在处理数组时最大化利用索引。
总结
数组索引是 MongoDB 中重要的性能优化手段之一。在应用中正确地使用多键数组索引和复合数组索引，可以显著地提高查询性能。在优化数组索引时，应始终记住查询条件的相对位置，以确保 MongoDB 最大程度地利用索引。