一、索引操作
索引是为了优化查询速度而生，MongoDB的索引和其他关系型数据库，比如MySQL，Oracle等的索引几乎相同，对于它们的索引优化经验同样适用于MongoDB。
1、创建索引
MongoDB中建立索引是通过ensureIndex操作完成的。下面测试了在使用索引和不使用索引下的性能差别，使用explain函数进行查询性能分析。
插入测试数据：
不使用索引的查询：
使用索引的查询：
由以上测试可见，使用恰当的索引查找可以大大优化查询效率。
2、删除索引
索引的元信息存储在每个数据库的system.indexes集合中，该集合为保留集合，不能对其插入或删除文档。
操作只能通过ensureIndex或dropIndexes进行。
二、唯一索引
唯一索引可以确保集合的每一个文档的指定键都有唯一值。MongoDB建立唯一索引的方式如下：
db.person.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})
如果没有对应的键，索引会将其作为null存储。所以，如果对某个键建立了唯一索引，但插入了多个缺少该索引键的文档，则由于文档包含null值而导致插入失败。
三、组合索引
通过为ensureIndex的第一个参数传入多个键值的文档来实现组合索引的建立。组合索引适用于对多条件查询的优化上，一般来说，如果索引包含N个键，则对于前几个键的查询都会有帮助。比如有个索引{"a":1,"b":1,"c":1,...,"z":1}，实际上是有了{"a":1}，{"a":1,"b":1}，{"a":1,"b":1,"c":1}等的索引，但使用{"b":1}，{"a":1,"c":1}等索引的查询则不会被优化。
四、地理空间索引
MongoDB的地理空间索引用于处理平面坐标的查询，对于查找离当前位置最近的N个场所非常适用，在LBS应用中经常使用。
1、创建空间索引
db.map.ensureIndex({"gps":"2d"})"gps"键的值必须是某种形式的一对值：一个包含两个元素的数组或是包含两个键（键名随意）的内嵌文档，如下所示：{"gps":[0,100]}
{"gps":{"x":0,"y":30}}
{"gps":{"latitude":0,"longitude":100}}默认情况下，地理空间索引假设值的范围是-180~180，这对于处理经纬度非常方便，也可以设置其范围：db.map.ensureIndex({"gps":"2d"},{"min":-360,"max":360})2、查找
通过find函数查找：
将按照离坐标点(40,80)由近及远的方式将map集合的前5个文档返回。
db.map.find({"gps":{"$near":[40,80]}}).limit(5)
通过数据库命令查找：
db.runCommand({geoNear:"map",near:[40,80],num:5});geoNear和使用$near的find普通查找类似，不过geoNear还会返回每个文档到查询点的距离。该距离以插入数据为单位，比如按照经纬度的角度插入，那距离就是经纬度。具体其他空间索引的查找请参考MongoDB官方文档关于索引的介绍。
五、总结
对于索引的使用，要建立合适的索引，可以使用explain查看当前索引的效果。如果索引不适合当前业务需求的话，就要修改或删除，以免不必要或不恰当的索引对数据库操作产生影响。毕竟索引需要消耗内存和文件存储。对于索引要实时维护，不要索引每一个键。