一、创建索引
创建索引使用db.collectionName.ensureIndex(...)方法进行创建；
语法：
>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})
KEY 值为要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为-1即可。
ensureIndex() 也可以设置使用多个字段创建索引（在关系型数据库中称作复合索引）。
实例：
> db.yuyueCollection.ensureIndex({ "BR.registerdate" : 1, "BR.lastmodify" : 1},{'background':true})
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。 |
| unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
| name | string | 索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 |
| dropDups | Boolean | 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
| sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
| expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。 |
| v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
| weights | document | 索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
| default_language | string | 对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
| language_override | string | 对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为 language. |
参考实例一：创建普通索引
> db.users.ensureIndex({"name":1})
这样就在users这个集合上面的name字段上面创建了一个name_1的索引，{"name":1}说明建立的索引是升序的，如果{"name":-1}说明创建的索引是降序的。
参考实例二：创建普通复合索引
db.users.ensureIndex({"name":1,"age":1})
这样就在users这个集合上面的name和age字段上面创建了一个name_1_age_1的索引.
参考实例三：创建唯一索引
唯一索引可以确保集合里面的每一个文档指定的键都有唯一值。例如，如果想保证不同文档的name键拥有不同的值，创建一个唯一索引就可以了：
> db.dept.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})
创建完唯一索引以后，如果想向dept集合中添加如下文档：
> db.dept.insert({ "_id" : 1, "name" : "ickes" })
> db.dept.insert({ "_id" : 2, "name" : "ickes" })
会发现只有第一个文档添加进去了，添加第二个时就会抛出异常，所以使用唯一索引来应对偶尔可能出现键重复的问题，而不是在运行时对重复键进行过滤。"_id"就是这中类型的索引，这个索引会在创建集合时自动创建。
参考实例四：创建复合唯一索引
创建复合唯一索引时，单个键的值可以相同，但是所有键的组合的值必须是唯一的。
> db.users.ensureIndex({"name":1,"age":1},{"unique":true})
参考实例五：创建唯一索引时去除重复
在已有的集合上面创建唯一索引时，可能失败，因为集合中可能已经存在重复值了，如下所示：
> db.dept.find()
{ "_id" : 1, "name" : "ickes" }
{ "_id" : 2, "name" : "ickes" }
{ "_id" : 3, "name" : "ickes1" }
{ "_id" : 4, "name" : "eks" }
{ "_id" : 5, "name" : "eks" }
--从上面的集合中看出name已经有大量重复值，创建唯一索引时抛出异常
> db.dept.ensureIndex({"name":1},{"unique":true})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"ok" : 0,
"errmsg" : "E11000 duplicate key error index: test.dept.$name_1 dup key
: { : "eks" }",
"code" : 11000
}
通常需要对已有的数据进行处理（可以使用聚合框架，后面会说），找出重复的数据，想办法处理。
在极少数情况下，可能希望直接删除重复的值。创建索引时使用"dropDups"选项，如果遇到重复的值，第一个会被保留，之后的重复文档都会被删除。
> db.dept.ensureIndex({"name":1},{"unique":true,"dropDups":true})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
"dropDups"会强制性的建立唯一索引，但是这个方式太粗暴了：你无法控制那些文档需要被保留，那些文档需要被删除（从上面打印的信息可以看出，如果文档被删除了，MongoDB也不会给出提示信息）。对于比较重要的数据，千万不要使用"dropDups".
参考实例六：创建稀疏索引
唯一索引会把null值看做值，所以无法将缺少键的多个文档插入到建立的唯一索引的集合中。然而，在某些情况下，你可能希望唯一索引只针对包含相应键的文档生效。如果有一个可能存在也有可能不存在的字段，当字段存在时是唯一索引，不存时不做处理，这时就可以将unique和sparse选项组合在一起使用。
使用sparse选项就可以创建稀疏索引。例如集合的结构如下：
> db.sparse.find()
{ "_id" : 1, "x" : 1 }
{ "_id" : 2, "x" : 2 }
{ "_id" : 3, "x" : null }
{ "_id" : 4 }
创建稀疏索引
> db.sparse.ensureIndex({"x":1},{"unique":true,"sparse":true})
稀疏索引不必是唯一的。只要去掉unique选项，就可以创建一个非唯一的稀疏索引
MongoDB的稀疏索引与关系型数据库中的稀疏索引是完全不同的概念。基本上来说，MongoDB中的稀疏索引只是不需要将每个文档都作为索引条目。那么问题来了，根据是否使用稀疏索引，同一个查询的返回结果可能不同。
例如上面文档，当在x上面执行查询时，他会返回相应匹配的文档：
> db.sparse.find({"x":{"$ne":1}}).hint({}) --hint({})强制不使用索引
{ "_id" : 2, "x" : 2 }
{ "_id" : 3, "x" : null }
{ "_id" : 4 }
如果在x字段上面使用索引，那么{ "_id" : 4 }的文档将不会返回，因为他不在索引中，例如：
> db.sparse.find({"x":{"$ne":1}}).hint({"x":1})
{ "_id" : 3, "x" : null }
{ "_id" : 2, "x" : 2 }
二、查看索引
所有数据库索引信息都存储在system.indexes集合中。这是一个保留集合，不能在其中插入或者删除文档。只能通过ensureIndex({...})或者dropIndexes对他进行操作：
参考实例一：查看所有数据库建立的索引详情
> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.users" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.dept" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.food" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.test" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.emp" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.blog" }
................省略!
参考实例二：查看特定集合的索引信息
> db.users.getIndexes()
[
{
"v" : 1,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "test.users"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"name" : 1,
"age" : 1
},
"name" : "name_1_age_1",
"ns" : "test.users"
}
]
>
这里最重要的字段是key和name，key说明了你创建索引时字段跟排序，name就是索引的名称，默认为key_dir_key_dir....的格式，"v"字段只在内部使用，用于标识索引的版本。如果你的索引不包含“v”:1这样的字段，说明你的索引是一种效率比较低的旧方式存储的。将MongoDB升级到至少2.0的版本，删除并重建这些索引，就可以把所有的存储方式升级到新的格式了。
参考实例三：查看特定集合的索引信息
查询索引大小
db.COLLECTION_NAME.totalIndexSize()
三、标识索引
集合中的每一个索引都有一个名称，用于唯一标识索引，也可以用于服务器端来删除索引。索引默认的命名方式是key1_dir1_key2_dir2....keyn_dirn,其中key就是索引的键，dir是索引的排序方向（1或者-1），如果索引中包含的键比较多，这种默认的命名方式就显得比较笨重，可以再创建索引时指定索引的名称。
参考实例：
> db.users.ensureIndex({"name":1,"age":1},{"name":"name_age1"})
温馨提示：MongoDB索引名称的长度有限，所以新建复杂索引时可能需要自定义索引名称.
四、删除索引
参考实例一：删除集合里面的所有索引
> db.users.dropIndexes()
参考实例二：根据索引的key或者name删除集合里面的指定索引
> db.users.dropIndex("name_1_age_1")--根据索引的name删除
> db.users.dropIndex({"name":1,"age":1})--根据索引的key删除