索引是特殊的数据结构，存储在一个易于设置遍历形式的数据的一小部分。索引存储在索引中指定特定字段的值或一组字段，并排序字段的值。

要创建索引，需要使用MongoDB的ensureIndex()方法。

语法

ensureIndex()方法的基本语法如下

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>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})

这里键是要创建索引字段，1是按名称升序排序。若以按降序创建索引，需要使用 -1.

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例子：

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>db.mycol.ensureIndex({"title":1})

>

在 ensureIndex()方法，可以通过多个字段，来创建多个字段索引。

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>db.mycol.ensureIndex({"title":1,"description":-1})

ensureIndex() 方法还接受选项列表（这是可选），其列表如下：

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　　　　　　参数 　　　　　　 　　 类型　　　　　　　　　　　　 描述

　　　　background 　　　　 Boolean 　　　　　　　　 构建索引在后台以便建立索引不阻止其它数据库活动。指定true时建立在后台。缺省值是false.

　　　　unique 　　　　　 ? ? Boolean 　　　　　　　　 创建一个唯一的索引，以使集合将不接受插入的的文档，其中的索引关键字或键匹配索引的现有值。指定true以创建唯一索引。缺省值是 false.

　　　　name 　　　　　　 ? ?string 　　　　　　　　 ? 索引的名称。如果未指定，MongoDB通过连接索引的字段和排序顺序的名称生成一个索引名。

　　　　dropDups ? ? ? ? ? ? ? ?Boolean 　　　　　　　　 创建一个字段唯一索引时可能会有重复。MongoDB索引键仅第一次出现，并从集合中删除包含该键后续出现的所有文档。指定true以创建唯一索引。缺省值是 false.

　　　　sparse ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Boolean 　　　　　　　　 如果为true，索引只引用与指定的字段的文档。这些索引使用更少的空间，但在某些情况下表现不同（特别是排序）。缺省值是 false.

　　　　expireAfterSeconds ?integer 　　　　　　　　 指定的值，以秒为单位，作为一个TTL控制MongoDB保留在此集合文件多久。

　　　　v ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?index version 　　　　　索引版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。

　　　　weights ? ? ? ? ? ? ? ? ? document ? ? ? ? ? ? ? ? ? 重量（weight ）是一个数字，它是从1至99,999的数字，表示字段相对于其它索引字段在得分方面的意义。

　　　　default_language ? ? string 　　　　　　　　 对于文本索引，并为词干分析器和标记生成器列表中的语言决定了停用词和规则。它的默认值： english.

　　　　language_override ? string 　　　　　　　　 对于一个文本索引，包含在文档中指定字段的名称，语言来覆盖默认语言。它的默认值：language.

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15、MongoDB 聚合

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聚合操作处理数据记录并返回计算结果。从多个文档聚合分组操作数值，并可以执行多种对分组数据业务返回一个结果。 在SQL中的count(*)，使用group by 与mongodb的聚合是等效的。 对于MongoDB的聚合，使用的是aggregate()方法。

语法

aggregate()方法的基本语法如下

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>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

例子：

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在集合中有以下数据：

{
_id: ObjectId(7df78ad8902c)
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by_user: 'Yiibai Yiibai ',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
},
{
_id: ObjectId(7df78ad8902d)
title: 'NoSQL Overview',
description: 'No sql database is very fast',
by_user: 'Yiibai Yiibai',
url: 'http://www.yiibai.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 10
},
{
_id: ObjectId(7df78ad8902e)
title: 'Neo4j Overview',
description: 'Neo4j is no sql database',
by_user: 'Neo4j',
url: 'http://www.neo4j.com',
tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
likes: 750
}

?

现在从上面的集合，如果想知道每一个用户编写的教程是多少，那么使用aggregate()方法，如下图所示的列表：

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
"result" : [
{
"_id" : "Yiibai Yiibai",
"num_tutorial" : 2
},
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
}
],
"ok" : 1
}
>

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用于上述用途将等效于sql查询： select by_user, count(*) from mycol group by by_user

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另外，在上述例子中，我们已经使用字段by_user进行分组并计算总和，也就是by_user 出现各个次数。一个列表中可用的聚集表达式。

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　　　　表达式 　　　　　　 描述 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ? ? ? ? ? ? ? ? ?示例

　　　　$sum 　　　　 从集合累加所有文档中的定义值 　　　　　　　　　　　　　　 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])

　　　　$avg 　　　　 从集合中的所有文档计算所有给定值的平均值 　　　　　　　　 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])

　　　　$min 　　　　 从集合中获取的所有文件的最小的相应值 　　　　　　　 ? ? ? ? db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])

　　　　$max 　　　　 从集合中的所有文档中的相应值中获取最大值 　　　　　　　　 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])