Индексы в MongoDB — создание и лучшие практики

Взаимосвязанные жёсткие диски серверов

TL;DR

Индексы в MongoDB ускоряют чтение и селекцию данных, но увеличивают стоимость записи и хранения. Научитесь создавать одиночные, multikey и составные индексы, проверять их эффект и выбирать стратегию по нагрузке приложения.

Важно: MongoDB по умолчанию создаёт индекс по полю _id — это обеспечивает быстрый поиск по идентификатору документа.

Что такое индекс в MongoDB

Индекс — это вспомогательная структура данных, которая упорядочивает значения полей коллекции для быстрой выборки. Она позволяет БД выполнять поиск и сортировку без полного сканирования коллекции.

Определение в одну строку: индекс — это таблица указателей на документы, отсортированная по значению одного или нескольких полей.

Ключевые эффекты индексирования:

Быстрые операции чтения по индексируемым полям.
Сортировка без дополнительной операции sort, если индекс уже содержит порядок.
Возможность задать уникальность для предотвращения дубликатов.

Когда индексы помогают и когда нет

Полезно: частые фильтры по конкретным полям, сортировка по дате, поиск по уникальным ключам (например, email, username).
Неэффективно: малое количество уникальных значений (low cardinality), частые массовые вставки без пакетирования, запросы, которые возвращают почти всю коллекцию.

Пример неэффективности: индекс по полю boolean часто бессмыслен — селект указывает на ~50% документов и индекс не экономит чтение.

Как создать индекс в MongoDB

Перед созданием индексов убедитесь, что у вас есть запущенный сервер MongoDB и выбранная база данных и коллекция.

Примеры в mongo shell.

Создать одиночный индекс по полю age, сортировка по убыванию:

db.userCollection.createIndex({age: -1})

Пояснение: значение -1 означает сортировку по убыванию; 1 означает по возрастанию.

Если вы создадите индекс с нужным порядком сортировки, при выполнении запроса сортирование может быть выполнено за счёт индекса и не потребует дополнительной памяти.

Выбор базы данных

use MUO

Создание одиночного индекса

Одиночный индекс по имени пользователя, сортировка по убыванию:

db.collectionName.createIndex({username: -1})

Multikey индекс

Multikey индекс нужен, если поле — массив или вложенный объект и вы хотите индексировать элементы массива.

Пример: индекс по росту пользователей внутри массива user:

db.customers.createIndex({"user.height": 1})

MongoDB создаст отдельный индексный ключ для каждого элемента массива.

Составной индекс

Если запрос сочетает фильтры по нескольким полям, часто полезен составной (compound) индекс.

Пример простого составного индекса по адресу и типу продукта:

db.customer.createIndex({address: 1, products: 1})

По умолчанию MongoDB сформирует имя индекса из полей, разделённых подчёркиванием. Чтобы задать читаемое имя:

db.customers.createIndex({location: 1, products: 1, weight: -1}, {name: "myCompoundIndex"})

Просмотр всех индексов коллекции

db.collectionName.getIndexes()

Команда вернёт массив объектов с описанием каждого индекса, включая имя, ключи и опции.

Практическая методология выбора индекса (мини‑метод)

Соберите метрики запросов: какие поля используются в фильтрах и сортировках.
Отсортируйте поля по частоте использования и селективности (сколько уникальных значений).
Для частых точечных запросов создайте одиночные индексы по этим полям.
Для запросов с несколькими полями создайте составной индекс в порядке, соответствующем использованию в фильтре и сортировке.
Тестируйте план выполнения (explain) и измеряйте latency и I/O.
Ревью: удаляйте неиспользуемые индексы, чтобы снизить накладные расходы на записи.

Проверка эффективности: explain и профилирование

Всегда проверяйте, как запрос использует индекс:

db.collectionName.find({age: {$gt: 50}}).sort({date: -1}).explain("executionStats")

explain возвращает план выполнения и показывает, использовал ли MongoDB индекс или сделал COLLSCAN. По executionStats можно увидеть количество прочитанных документов и операций.

Типичные ошибки и когда индексы «не работают» (контрпримеры)

Индекс по полю с малой кардинальностью (например, boolean) почти не ускорит запрос.
Неправильный порядок полей в составном индексе — запрос может не использовать индексовую префиксную часть.
Создание слишком большого числа индексов удорожает вставки и обновления.
Запросы с функциями над полем (например, вычисления в фильтре) не используют индекс.

Альтернативные подходы и когда их применять

Кэширование в памяти (Redis) для быстрого доступа к результатам частых запросов.
Денормализация: хранить предвычисленные поля или агрегаты рядом с документом.
Aggregation pipeline с материализованными результатами для сложных аналитических задач.
TTL‑индексы для автоматического удаления устаревших данных.

Ментальные модели и эвристики

Heuristic 1: при частоте запросов > 1/sec по полю — подумайте про индекс.
Heuristic 2: высокая селективность -> индекс полезен; низкая селективность -> бесполезен.
Heuristic 3: если индекс улучшает латентность чтения, но ухудшает важную подачу записей — оцените компромисс.

Ролевые чеклисты

Разработчик:

Определить поля для фильтрации и сортировки.
Написать тестовые запросы и выполнить explain.
Предложить индексы и проверить влияние на вставки.

DBA / Администратор БД:

Проверить суммарный объём индексов и влияние на IOPS.
Настроить расписание создания/удаления индексов в maintenance window.
Мониторить пропускную способность и latencies операции записи.

Менеджер продукта:

Оценить требования к SLA для latency чтения и записи.
Утвердить компромиссы между скоростью чтения и стоимостью хранения.

Сниппет / шпаргалка по командам

use MUO
// Создать одиночный индекс
db.users.createIndex({age: -1})
// Multikey индекс
db.collection.createIndex({"tags": 1})
// Составной индекс с именем
db.orders.createIndex({userId: 1, createdAt: -1}, {name: "user_createdAt_idx"})
// Список индексов
db.orders.getIndexes()
// Удалить индекс по имени
db.orders.dropIndex("user_createdAt_idx")
// Проверить план выполнения
db.orders.find({userId: 123}).explain("executionStats")

Критерии приёмки (что проверить после создания индекса)

Запросы, для которых создавался индекс, используют этот индекс (explain показывает IDXSCAN).
Latency запросов снизился до ожидаемого уровня.
Нагрузка на запись не выросла сверх допустимой.
Потребление дискового пространства индексами соответствует ожиданиям.

Пример использования: сортировка по дате без sort

Если требуется часто получать записи по убыванию даты, создайте индекс с порядком сортировки:

db.events.createIndex({date: -1})

После этого запрос

db.events.find({type: "login"})

может возвращать документы уже в нужном порядке без операции sort.

Decision flowchart для выбора типа индекса

flowchart TD
  A[Какие поля в запросах?] --> B{Поле одно или массив?}
  B -->|Одиночное поле| C[Одиночный индекс]
  B -->|Массив или вложенное| D[Multikey индекс]
  A --> E{Несколько полей}
  E -->|Частые фильтры и сортировка| F[Составной индекс]
  E -->|Редко комбинируются| G[Несколько одиночных индексов]
  C --> H[Проверить explain и метрики]
  D --> H
  F --> H
  G --> H

Факто-бокс

MongoDB создаёт индекс по полю _id по умолчанию.
Индексы улучшают чтение, но увеличивают затрату на вставки и обновления.
Multikey‑индекс пригоден для массивов и создаёт ключи для каждого элемента.

Риски и смягчения

Риск: слишком много индексов замедляет запись. Смягчение: мониторить write latency и удалять редко используемые индексы.
Риск: неправильный порядок полей в составном индексе. Смягчение: тестировать explain и проверять использование префикса.

Глоссарий (1 строка)

Индекс: структура для быстрого доступа к документам по значению поля.
Multikey: индекс для полей, содержащих массивы или вложенные документы.
Составной индекс: индекс по нескольким полям, учитывающий порядок полей.

Заключение

Индексы — ключевой инструмент оптимизации запросов в MongoDB. Они позволяют значительно сократить время чтения и упростить сортировки, но требуют компромисса с затратами на запись и дисковое пространство. Применяйте методологию: анализируйте частоту и селективность запросов, создавайте индексы по приоритету и обязательно проверяйте план выполнения с помощью explain.

Краткий план действий:

Собрать профили запросов.
Выбрать кандидатов на индексацию.
Создать индекс в тестовой среде.
Измерить влияние и утвердить изменение в продакшене.

Индексы в MongoDB: создание, виды и лучшие практики