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Mongodb字段允许包含字符，文档，数组等各种各样的类型。同样Mongodb索引也可以支持字符，文档，数组等类型。本文结合Mongodb官方文档，介绍Mongodb数组类型数据的索引——多键索引。如果应用经常查询数组字段，为该字段添加多键索引，能够提高查询效率，增加索引查询覆盖率，优化数据库查询性能。

如在学生集合当中，包含了存储学生测验成绩的test_scores字段，这个学期的每一次测验成绩都会在这个数组当中。老师需要查询出至少5次测验成绩超过90分的学生 。这样就可以在字段test_scores上添加索引来提高查询效率。因为test_scores是数组类型，Mongodb自动为数组类型创建多键索引。

概述

多键索引，包含并排序了字段中的数组数据。多键索引，能够改善数组字段的查询性能。用户不需要显示的定义多键索引类型。当Mongodb构建索引时，看到该字段是数组字段，就会自动的创建多键索引。Mongodb可以为普通类型数据数组（如字符串数组，数字数组）和嵌入式文档数据来构建多键索引。如果一个数组包含相同值的多个元素，则Mongodb只会选择这些元素中的一个来放入索引当中。

下面的图中描述了多键索引的结构。有一个collection集合，字段addr是文档类型的数组。现在为addr数组中的zip字段建立索引。在索引当中，数组元素的数值从小到大排列。

语法

使用下面的语句来创建多键索引

db.<collection>.createIndex({<arrayField>: <sortOrder>})

使用和限制

索引边界

在查询中，边界定义了索引扫描的各个部分。Mongodb在多键索引边界计算上有特殊的规则，详细查看文档《Mongodb多键索引边界》。

唯一多键索引

在唯一多键索引当中，文档的数组元素，只能包含集合中其他文档数组中不存在的元素。

复合多键索引

在复合多键索引中，每一个文档最多只能包含一个被索引的数组字段。

用户不可以为多个数组创建索引。如在集合中包含了下面一个文档数据

{_id: 1, scores_spring:[8, 6], scores_fall:[5,9]}

其中字段scores_spring和字段scores_fall是数组索引，用户不能够使用{scores_spring: 1, scores_fall:1}来创建索引。

如果一个复合索引已经存在，用户也不能够插入还是索引定义相违背的文档数据。

如集合中包含文档

{_id: 1, scores_spring:[8, 6], scores_fall:9}
{_id: 2, scores_spring:6, scores_fall:[5, 7]}

用户可以创建一个复合多键索引{scores_spring: 1, scores_fall:1}，因为每一个文档当中，只有一个字段是数组索引，不包含这两个字段同时是数组字段的文档数据。该索引创建后，Mongodb不允许用户插入两个字段都是数据元素的文档。

排序

基于数组字段的索引进行排序时，满足下面两个条件，才会使用索引排序，而不会在查询中包含一个内存排序。

• 所有排序字段的值包含在索引边界最大最小值内
• 任何一个与排序模版带有相同前缀的多键索引都不能有边界限制。这句话在文档中很绕口。尝试去理解一下。如前面提到的索引{scores_spring: 1, scores_fall:1}。当某个查询排序，使用{sort:{scores_spring:1}},这该排序字段是索引{scores_spring: 1, scores_fall:1}的索引前缀。在查询当中，不能对scores_spring做边界限制，否者将使用内存排序。

分片集合

多键索引的字段，不能作为分片键。但是，当分片键是复合索引的前缀时，后续索引字段包含数组时，这个复合索引就会成为一个符合多键索引。

如下文档, 集合中带有索引{field2:1, field1: 1},当使用field2字段作为分片集的关键字时，则field2既是分片关键字，也是复合索引的前缀。外国人写的这些英语，还是很绕的，要理解一下。

{_id:1, field1: [2,8]，field2: 'A'}

哈希索引

哈希索引，不能是多键索引

索引覆盖查询

多键索引不能覆盖数组字段的查询。但是，多键索引，能够使用索引前缀，覆盖非数组字段的查询。如下面的一个使用案例。

在集合matches中插入文档。

db.matches.insertMany([{ name: "joe", event: ["open", "tournament"]},{ name: "bill", event: ["match", "championship"]}
])

在name字段和event字段建立索引

db.matches.createIndex({name: 1,event: 1
})

该索引是复合多键索引，但是能够覆盖在name字段的查询

db.matches.find({name: "joe"
}).explain()

使用数组作为查询条件

当查询过滤器中，使用整个数组做为查询条件时，Mongodb能够使用多键索引，查询数组过滤条件中的第一个数组元素，但不能使用多键索引去查询整个数组。当Mongodb使用多键索引查询过滤数组中的第一个元素以后所查询出来的文档，Mongodb在内存中会对这部分文档进一步过滤，过滤出复合查询条件中整个数组的文档。

举例说明一下这个过程。创建集合inventory并插入数据

db.inventory.insertMany([{ _id:5, type: "food", item:"apple", ratings: [ 5, 8, 9 ] },{ _id:6, type: "food", item:"banana", ratings: [ 5, 9 ] },{ _id:7, type: "food", item:"grapes", ratings: [ 9, 5, 8 ] },{ _id:8, type: "food", item:"orange", ratings: [ 5, 9, 5 ] },{ _id:9, type: "food", item:"pear", ratings: [ 9, 5 ] }
])

在数组ratings建立多键索引

db.inventory.createIndex({ratings: 1})

构建一个使用数组作为过滤器的查询语句

db.inventory.find({ratings: [5, 9]
})

在查询计划中，能够看出，mongodb先使用5通过多键索引，查询出所有包含元素5的文档，然后在内存中过滤出包含整个数组[5,9]的文档数据

$expr

$expr表达式，不支持多键索引

应用

为数值数组添加索引

创建students集合，并插入数据。其中 test_scores是数值类型的数组。

db.students.insertMany([{name: 'Andre Robinson', test_scores: [88, 97]},{name: 'Alice Martin', test_scores: [62, 73]},{name: 'Bob Smith', test_scores: [92, 89]}
])

用户经常需要查询出至少有一次测验分数大于90的同学，这可以向数组字段添加索引来提高性能

db.students.createIndex({test_scores: 1})

因为字段test_scores是数组类型，所以Mongodb自动为该字段创建了多键索引。该索引中包含了字段test_scores的所有值，并按照从小到大排列，[62, 73, 88, 89, 92, 97].该索引支持在字段test_scores上的查询

如

db.students.find({test_scores: { $elemMatch: { $gte: 90 } }
})

为文档数组添加索引

构建inventory集合并插入数据

db.inventory.insertMany([{item: "t-shirt",stock: [{ size: "S", quantity: 8 },{ size: "L", quantity: 10 }]},{item: "sweater",stock: [{ size: "S", quantity: 4 },{ size: "M", quantity: 7 }]},{item: "vest",stock: [{ size: "S", quantity: 6 },{ size: "L", quantity: 1 }]}
])

用户需要在库存低于5的时候，下订单来补货。为了查找出哪些需要补货，需要构建语句，查出来stock数组中，数量quantity少于5的记录。为了提高性能，用户需要在字段stock.quantity上添加索引。

db.inventory.createIndex({'stock.quantity': 1})

因为stock是包含文档的数组，索引Mongodb将这个索引存储为多键索引。该索引将字段stock.quantity所有值按照从小到大排列[1,4,6,7,8,10]

构建语句，查询出少于5的数据

db.inventory.find({'stock.quantity': { $lt: 5 }})

查询数据，按照库存的倒序排列

db.inventory.find().sort({'stock.quantity': -1})