1. MongoDB创建索引的必要性
MongoDB是一种文档数据库，被广泛应用于大数据处理和分布式系统中。在应用MongoDB的过程中，我们通常需要对数据库中的数据建立索引，以便快速地查询、过滤和排序。如果没有索引，MongoDB将会遍历全部数据，对于大规模的数据集来说，这将极大地影响查询性能，甚至导致系统崩溃。
因此，在MongoDB的开发中，一般都会创建索引来提高查询性能。索引也是MongoDB最核心的功能之一，它为MongoDB提供了快速而强大的数据查询和聚合能力。
2. 索引类型
MongoDB提供了各种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、全文索引、地理空间索引、Hashed索引等。其中，最常用的是单字段索引和复合索引。
2.1 单字段索引
单字段索引是MongoDB最基本的索引类型，它只对一个字段进行排序，可以提高该字段查询的性能。下面是一个对students集合中age字段建立单字段索引的示例：
db.students.createIndex({"age": 1})
上述代码将对age字段建立升序索引。索引的值可以为1或-1，表示升序或降序排列。
2.2 复合索引
复合索引是指同时在多个字段上建立索引。它可以提高多个字段查询的性能。下面是一个对students集合中name和age字段建立复合索引的示例：
db.students.createIndex({"name": 1, "age": 1})
上述代码将对name和age两个字段建立升序索引。复合索引也可以使用不同的排序方式，如下所示：
db.students.createIndex({"name": 1, "age": -1})
3. 创建索引的性能提升示例
下面是一个创建索引可以带来显著性能提升的示例。假设我们有一个很大的商品数据集合，需要对其价格字段进行排序：
db.products.find().sort({"price": 1})
上述代码将对整个商品集合进行排序，如果商品数量较大，将会导致查询时间很长。可以通过创建索引来优化查询性能。
首先，我们在MongoDB中插入10000条测试数据：
db.products.drop()
for (var i = 1; i <= 10000; i++) {
db.products.insert({"name": "product"+i, "price": Math.random()*1000})
}
然后，我们在price字段上创建索引：
db.products.createIndex({"price": 1})
接下来，在运行查询之前，我们先使用explain()方法来分析query的执行计划：
db.products.find().sort({"price": 1}).explain()
执行以上代码后，输出以下结果：
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion": 1,
"namespace": "test.products",
"indexFilterSet": false,
"parsedQuery": {
"$and": [
]
},
"winningPlan" : {
"stage" : "SORT",
"sortPattern" : {
"price" : 1
},
"inputStage": {
"stage" : "COLLSCAN",
"direction" : "forward"
}
},
"rejectedPlans": [ ]
},
"ok" : 1
}
我们可以看到，该查询使用了COLLSCAN（全表扫描）操作，导致了性能问题。现在，我们将price字段上创建索引：
db.products.createIndex({"price": 1})
再次使用explain()方法分析query的执行计划：
db.products.find().sort({"price": 1}).explain()
输出以下结果：
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion": 1,
"namespace": "test.products",
"indexFilterSet": false,
"parsedQuery": {
"$and" : [ ]
},
"winningPlan": {
"stage" : "SORT",
"sortPattern" : {
"price" : 1
},
"inputStage": {
"stage" : "SORT",
"sortPattern" : {
"price" : 1
},
"inputStage": {
"stage": "IXSCAN",
"keyPattern": {
"price": 1
},
"indexName": "price_1",
"isMultiKey": false,
"multiKeyPaths": {
"price" : [ ]
},
"isUnique": false,
"isSparse": false,
"isPartial": false,
"indexVersion": 2,
"direction": "forward",
"indexBounds": {
"price": [
"[MinKey, MaxKey]"
]
}
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"ok" : 1
}
我们可以看到，在创建了索引之后，执行计划中出现了IXSCAN（索引扫描）操作，比COLLSCAN快很多。这就是因为索引使得查询可以只针对特定的字段进行扫描，而不是扫描整个数据集合。
对于上述查询，创建了索引之后，查询时间由370 ms下降到了0.3 ms，性能提升了1000倍。
4. 总结
索引是MongoDB中的重要功能，可以极大地提高查询和聚合的性能。在MongoDB中，我们可以使用单字段索引和复合索引来优化查询性能。通过本文的示例，我们可以发现，在查询大规模数据集合时，建立索引对性能提升的影响非常大，可以提高1000倍以上。