公司爬虫项目中用到了mongodb，最近有一个复杂查询，速度很慢需要优化，决定趁着这个机会好好学习一下mongodb 索引，于是上网查资料。现总结了一下过程。
1、查资料
首先上网查mongodb index 的原理和使用（从原理上理解会更走更少的弯路，记忆也更加深刻）。
参考：
1、先了解索引
1.1、这篇文字通过5W1H方式讲索引，很棒！
2、查看如何优化mongodb索引
2.1 结合例子讲解如何使用explain命令优化索引
2.2 explain命令详解，辅助理解2.1
2.3 10gen工程师写的，详细讲解mongodb应用场景
2、实践
看完上述几篇文章，觉得对mongodb的索引理解差不多了，然后就开整了。
2.1 建索引
db.my_coll.createIndex({'localname':1,'km':1,'crawl_time':-1})
2.2 查询
db.find({'localname':'bj','km':{'$lte':12}}).sort({'crawl_time':-1}).limit(10)
结果查询时间还是分钟级的。。肯定是哪里不对。于是我使用explain命令+排除法尝试，发现只要去掉sort就很快。。。这是为什么呢？这篇文章给了很好的说明。
引用原文，我建索引依然很慢的原因是:
所以，在有范围查询（包括
gt, $lt 等等）的时候，其实刻意在后面追加排序索引通常是没有效果的。因为在进行范围查询的过程中，我们得到的结果集本身并不是按追加的这个字段来排的，还需要进行一次额外的排序才行。而在这种情况下，可能反序建立索引（排序字段在前、范围查询字段在后）反而会是一个比较优的选择。当然，是否更优也和具体的数据集有关。
So,我重新建立索引
db.my_coll.createIndex({'localname':1,'crawl_time':-1,'km':1})
现在查询结果达到毫秒级别了。
后记：
记得当时跟我同事讨论的时候，同事跟我说给每个字段建索引更方便。比如：
db.my_coll.createIndex({'localname':1})
db.my_coll.createIndex({'km':1})
db.my_coll.createIndex({'crawl_time':-1})
这样其实是不可取的，首先是效率没有联合索引高，其次更占存储空间。
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