一、索引介绍

• 索引是一种用来快速查询数据的数据结构。
• B+Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用B+Tree 做索引，索引创建在colletions上。
• MongoDB不使用索引的查询，先扫描所有的文档，再匹配符合条件的文档。 使用索引的查询，通过索引找到文档，使用索引能够极大的提升查询效率。

二、MongoDB索引数据结构

2.1、MongoDB索引数据结构是B-Tree还是B+Tree?

• B-Tree说法来源于官方文档，然后就导致了分歧：有人说MongoDB索引数据结构使用的是B-Tree,有的人又说是B+Tree。
• MongoDB官方文档：https://www.mongodb.com/docs/manual/indexes/

• WiredTiger官方文档：https://source.wiredtiger.com/3.0.0/tune_page_size_and_comp.html

• 注意：MongoDB具体使用的是B+Tree，因为B+Tree是B-Tree的子集，所以叫B-Tree也对，但容易产生误导。

2.2、MongoDB索引数据结构

• MongoDB索引数据结构如下图：

三、MongoDB索引的分类

• 按照索引包含的字段数量，可以分为单键索引和组合索引（或复合索引）。
• 按照索引字段的类型，可以分为主键索引和非主键索引。
• 按照索引节点与物理记录的对应方式来分，可以分为聚簇索引和非聚簇索引，其中聚簇索引是指索引节点上直接包含了数据记录，而后者则仅仅包含一个指向数据记录的指针。
• 按照索引的特性不同，又可以分为唯一索引、稀疏索引、文本索引、地理空间索引等。
• 与大多数数据库一样，MongoDB支持各种丰富的索引类型，包括单键索引、复合索引，唯一索引等一些常用的结构。由于采用了灵活可变的文档类型，因此它也同样支持对嵌套字段、数组进行索引。通过建立合适的索引，我们可以极大地提升数据的检索速度。在一些特殊应用场景，MongoDB还支持地理空间索引、文本检索索引、TTL索引等不同的特性。