本文目录一览：
Java架构之MongoDB-索引类型-部分索引
请MongoDB的索引六种类型。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
mongodb新插入数据时需要重新建索引吗
索引的信息存在每个数据库的system.indexes集合里面，对这个集合只能有ensureIndex和dropIndexes进行修改，不能手动插入或修改集合。
数据库的概念，但不用担心，当你第一次新增数据时，mongodb就会以collection集合的形式进行保存和新建，而不需要你手工去新建立。
当Mongo中collection为空的时候，插入正常，可是当再次执行这个写入的动作后，mongo中有一个region_id字段出现大量丢失现象。
正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
建立索引可以加快检索的性能。同时会降低插入和修改的性能。因为在插入和修改的时候建立索引需要耗费额外的时间。索引的建立需要进行权衡与优化。和关系型数据库是一样的。
一个是索引会出现性能问题，另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。
云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全
MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。
正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
以下是一些常见的坑点： 分片：MongoDB 支持分片，但是分片会增加系统的复杂性和维护成本。如果不正确配置分片，可能会导致性能问题和数据一致性问题。
这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。
Java架构之MongoDB-索引类型-单字段索引
请MongoDB的索引六种类型。正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
mongodb多字段索引怎么实现
1、上面是通过executionStats获取执行过程的详细信息，其中字段信息较多，平时分析索引问题最常用的几个字段如下： executionStats输出字段较多，其他字段将在后续《MongoDB内核index索引模块实现原理》中进行进一步说明。
2、我主要用Python，用Java写爬虫的也有，理论上讲任何语言都可以写爬虫的，不过最好选择一门相关的库多，开发迅速的语言。用C语言写肯定是自找苦吃了。
3、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。
4、如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。
5、facet阶段及其子管道不能使用索引，即使它的子管道使用$match，或者$facet是管道中的第一阶段。$facet阶段将始终在执行期间执行COLLSCAN。
请MongoDB的索引六种类型。
MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
foreground 方式建立索引，它导致 secondary 同样引发数据库阻塞问题。6 版本修复了这个 Bug，6 版之后使用 background 方式建立索引时，真正转向后台运行了。
如果我们在日常操作中，将部分数据存储在了MongoDB中，但是有需求要求我们将存储进去的文档数据，按照一定的条件进行查询过滤，得到想要的结果便于二次利用，那么我们就可以尝试使用MongoDB的聚合框架。
