在上一篇「」文章中，我們介紹了 MongoDB 中的索引 Index，也介紹了單一欄位的索引。今天接著來介紹使用索引的優點及缺點。

索引可能會拖慢查詢速度

如果我們同樣使用上一篇的範例資料來查詢 2017 年之後的電影：db.demo.explain("executionStats").find({year: {$gt: 2017}})

可以發現其 "executionTimeMillisEstimate" 為 0，那是因為查詢的結果佔整個 document 的數量比例很低（236 / 28795）

建立索引對於查詢效率提升的因素有以下兩項：

• 查詢的欄位恰好有建立索引
• 查詢結果佔整個 document 的數量比例

因此，如果我們查詢 2017 之前的電影：db.demo.explain("executionStats").find({year: {$lt: 2017}})

可以觀察以下兩項資料：

• "executionTimeMillisEstimate"：89 ms
• "totalDocsExamined"：總共掃過 28321 個 documents

相較於查詢 2017 年之後的電影，我們查詢 2017 之前的電影的查詢效率變慢許多，甚至比沒有建立索引時的查詢效率還要來得慢。

沒有索引

如果沒有建立索引時的查詢效率為何？我們先把剛才建立的索引刪掉：db.demo.dropIndex({year: 1})

接著來檢視詳細的查詢資料： db.demo.explain("executionStats").find({year: {$lt: 2017}})

• "executionTimeMillisEstimate"：21 ms
• "totalDocsExamined"：總共掃過 28321 個 documents

可以發現查詢效率反而比建立索引後的查詢效率還差。而造成查詢效率變慢是因為查詢結果的數量太多：需要先查 index，再去掃 index。

索引可以提升排序效率

在一些情況下，建立索引可以提升查詢的效率，而索引也可以提升排序的效率。

沒有索引

我們對 title 欄位進行排序：db.demo.explain("executionStats").find({}).sort({title: 1})

觀察以下資訊：

• "SORT"：使用 SORT 來排序
• "COLLSCAN"：collection scan
• "executionTimeMillis"：97 ms
• "totalDocsExamined"：共掃過 28795 個 documents

建立索引

我們對 title 建立索引：db.demo.createIndex({title: 1})

接著再去檢視詳細的查詢資料：db.demo.explain("executionStats").find({}).sort({title: 1})

觀察以下資料：

• "IXSCAN"：Index Scan
• "executionTimeMillis"：48 ms
• "totalDocsExamined"：共掃過 28795 個 documents

可以發現，在建立索引之後，排序的效率提升。

今天的文章說明了使用索引反而可能會讓查詢的效率變慢，但使用索引會讓排序的效率提升。