1. 单字段索引

对普通字段创建索引

db.book.ensureIndex({title: 1})

对内嵌的文档字段创建索引

db.book.ensureIndex({author.name: 1})

2. 复合索引

复合索引的字段顺序、字段的升降序对查询性能有影响，

db.book.ensureIndex({type: 1, favCount: 1})

3. 数组索引

也叫多值索引，

db.book.ensureIndex({tags: 1})

数组索引必然会使索引的条目和体积发生膨胀。为了避免时空，有必要在文档设计上做出一些限制。

4. 复合的多值索引

MongoDB不支持一个复合索引中同时出现多个数组字段。

5. 地理空间索引

专门用于实现位置检索的一种特殊索引。
例如：

{
  restaurantId: 0,
  restaurantName: "兰州牛肉面",
  location: {
    type: "Point",
    coordinates: [37.449157, -122.158574]
  }
}

location字段是一个内嵌型文档，用于表明商家的地理位置，其中type表示这是地图上的一个点，coordinates则是经纬度。
接下来创建一个2dsphere索引，如下：

db.restaurant.ensureIndex({location: "2dsphere"})

最后，执行查询，检索附件5千米内的商家，如下：

b.restaurants.find({
  location: {
    $near: {
      $geometry: {type: "Point", coordinates: [37.449, -122.158]}},
      $maxDistance: 5000
  }
})

6. 唯一性约束

例如

db.book.ensureIndex({title: 1}, {unique: true})

对于制定字段已经存在重复记录的集合，尝试创建唯一性索引会报错。

6.1 复合索引的唯一性

db.book.ensureIndex({type: 1, title: 1}, {unique: true})

6.2 嵌套文档的唯一性

db.book.ensureIndex({author.name: 1}, {unique: true})

6.4 数组的唯一性

7. TTL索引

对于老化数据的处理，MongoDB提供了便捷的做法，TTL索引，通过声明一个日期类型的字段，然后在日期字段上加上TTL索引：

db.systemlog.insert({createdDate: new Date(), type: "alarm", message: "..."})
db.systemlog.ensureIndex({createdDate: 1}, {expireAfterSeconds: 3600})

创建TTL索引后，该数据会在3600秒后过期，MongoDB会周期性运行后台线程中对该集合进行检查及数据清理工作。