MongoDB的索引和关系型数据库的索引概念和功能是相同的：

（1）不使用索引的搜索可以称为全表扫面,也就是说，服务器必须找完整个表才能查询整个结果；

（2）建立索引后搜索，查询在索引中搜索，在索引的条目中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置；这样的搜索比全表的搜索的速度要提高好几个数量级；

先向集合blog中添加1000000个文档：

> for (i=0;i<1000000;i++){   
... db.users.insert(    
... {"i":i,    
... "username":"user"+1,    
... "age":Math.floor(Math.random()*120),    
... "created":new Date()});}    
WriteResult({ "nInserted" : 1 })    
>

 
在上述的集合中随机查询一个文档，使用explain函数来查看搜索过程中的信息：

> db.users.find({"username":"user101"}).explain()   
{    
    "cursor" : "BasicCursor",    
    "isMultiKey" : false,    
    "n" : 1,    
    "nscannedObjects" : 1000000,    
    "nscanned" : 1000000,    
    "nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,    
    "nscannedAllPlans" : 1000000,    
    "scanAndOrder" : false,    
    "indexOnly" : false,    
    "nYields" : 7812,    
    "nChunkSkips" : 0,    
    "millis" : 344,    
    "server" : "localhost.localdomain:27017",    
    "filterSet" : false    
}    
>

其中millies指明搜索花费的毫秒数为344毫秒；

其中n代表扫描全表后的搜索后的结果数为1，搜索并不知道username为user101的数量到底有几个，为优化查询将查询的结果限制为1个，这样在找到第一个文档后便停止搜索：

> db.users.find({"username":"user101"}).limit(1).explain()   
{    
    "cursor" : "BasicCursor",    
    "isMultiKey" : false,    
    "n" : 1,    
    "nscannedObjects" : 102,    
    "nscanned" : 102,    
    "nscannedObjectsAllPlans" : 102,    
    "nscannedAllPlans" : 102,    
    "scanAndOrder" : false,    
    "indexOnly" : false,    
    "nYields" : 0,    
    "nChunkSkips" : 0,    
    "millis" : 0,    
    "server" : "localhost.localdomain:27017",    
    "filterSet" : false    
}    
>

   
可以看到millis为0，因为扫描文档的数量极大减少了，查询几乎瞬间完成；

但是这个方法有缺陷，如果找users999999，仍然几乎扫描整个集合。

> db.users.find({"username":"user999999"}).limit(1).explain()   
{    
    "cursor" : "BasicCursor",    
    "isMultiKey" : false,    
    "n" : 1,    
    "nscannedObjects" : 1000000,    
    "nscanned" : 1000000,    
    "nscannedObjectsAllPlans" : 1000000,    
    "nscannedAllPlans" : 1000000,    
    "scanAndOrder" : false,    
    "indexOnly" : false,    
    "nYields" : 7812,    
    "nChunkSkips" : 0,    
    "millis" : 321,    
    "server" : "localhost.localdomain:27017",    
    "filterSet" : false    
}    
>

花费几乎和搜索整个集合的的时间millis差不多为321，而且随着文档数量增加，查询花费的时间越长；

在username字段上创建索引：

> db.users.ensureIndex({"username":1})   
{    
    "createdCollectionAutomatically" : false,    
    "numIndexesBefore" : 1,    
    "numIndexesAfter" : 2,    
    "ok" : 1    
}    
>

再次查询users999999的用户：

> db.users.find({"username":"user999999"}).limit(1).explain()   
{    
    "cursor" : "BtreeCursor username_1",    
    "isMultiKey" : false,    
    "n" : 1,    
    "nscannedObjects" : 1,    
    "nscanned" : 1,    
    "nscannedObjectsAllPlans" : 1,    
    "nscannedAllPlans" : 1,    
    "scanAndOrder" : false,    
    "indexOnly" : false,    
    "nYields" : 0,    
    "nChunkSkips" : 0,    
    "millis" : 85,    
    "indexBounds" : {    
        "username" : [    
            [    
                "user999999",    
                "user999999"    
            ]    
        ]    
    },    
    "server" : "localhost.localdomain:27017",    
    "filterSet" : false    
}    
>

花费的时间millis为85，比没有创建索引前的321要少很多；

当然索引会加快查询的速度，但是也有弊端，每次添加、删除、更新一个文档，MongoDB不仅要更新文档，还要更新文档上的索引；

每个集合只能有64个集合，挑选合适的字段建立索引非常重要。