索引是一种提高数据访问效率的特殊对象。在没有索引辅助的时候，如果要对少量记录进行精确查询，需要逐行地匹配扫描集合中所有的记录，这种方式的效率显然比较低。而有索引时，可以通过特定字段的值快速定位到匹配的记录，精确查询的效率将会大大提升。
如需创建索引，可以参考 createIndex() 接口。例如，在 sample.employee 集合上为 id 字段建立 idIdx 索引：
db.sample.employee.createIndex( 'idIdx', { 'id': 1 } );
Note:
一个集合可以拥有多个索引，一个索引也可以拥有多个字段。详细规格可以参考数据库限制。
正序与倒序索引
指定索引排序的顺序，在合适的场景下，会提升索引查找的效率。使用正序索引时，按索引字段正序排序的查找会更快，因为无需将匹配的记录再次进行排序；在匹配值小的记录时，也可能更快地命中。如果有需要索引字段倒序排序的查询，或者经常需要匹配值较大的记录时，则适合使用倒序的索引。
在创建索引的接口中，索引定义指定字段 1 为正序，-1 为倒序。例如，在 sample.employee 集合上为 birthdate 字段建立倒序的索引：
db.sample.employee.createIndex( 'dateIdx', { 'birthdate': -1 } );
字段的值在类型相同时，按类型比较规则对比大小。而字段的值在类型不同时，则按类型优先级权值比较大小。如 {'a': 1} < {'a': 2}，{'a': 1} < {'a': '1'}。
唯一索引
如果需要确保索引字段的值是唯一的，可以使用唯一索引。使用唯一索引时，如果插入或更新会产生重复的值，则会报错。创建索引时指定 Unique 选项为 true，即可创建唯一索引。例如，为 id 字段创建唯一索引：
db.sample.employee.createIndex('idUniqueIdx', { 'id': 1 }, { 'Unique': true })
默认地，唯一索引允许多个空值（null）同时存在。如果只允许空值唯一存在，可以附加指定 Enforced 选项为 true。例如：
db.sample.employee.createIndex( 'idUniqueIdx', { 'id': 1 }, { 'Unique': true, 'Enforced': true } )
Note：
唯一索引包含多个字段时，只有每个字段均相同，才认为值是相同的。
复合索引
复合索引（多字段索引）是包含了一个以上字段的索引。如果匹配条件经常使用某几个字段，可以为这些字段创建复合索引，使准确查询更加高效。例如，sample.employee 集合中有 lastName 和 firstName 字段，为两个字段建立唯一索引：
db.sample.employee.createIndex( 'nameIdx', { 'lastName': 1, 'firstName': 1 } )
假设业务有以下的查询：
db.sample.employee.find( { 'lastName': 'Jafferson', 'firstName': 'John' } )
在使用复合索引时，该查询会比任意一个单字段的索引速度更快。
复合索引会根据索引定义中字段的顺序排序。根据例子，nameIdx 会先根据 lastName 排序，在 lastName 相同时，再按 firstName 对 lastName 相同的记录排序。因此当查询条件只覆盖复合索引定义的前几个字段时，也能使用该索引地查询。例如，有定义为 { x: 1, y: 1, z: 1 } 的复合索引，那么以下的查询均可以使用复合索引：
db.sample.employee.find( { 'x': 10, 'y': 10, 'z': 100 } )
db.sample.employee.find( { 'x': 10, 'y': 10 } )
db.sample.employee.find( { 'x': 10 } )
而类似 { 'y': 10 }，{ 'y': 10, 'z': 100 } 的条件则无法使用索引。
独立索引
独立索引是指在集合的部分数据节点上单独创建的索引。该索引在编目节点上没有元数据信息，且索引的相关操作不写入同步日志中，因此增量同步、全量同步和数据切分时将忽略该索引。例如，在节点 sdbserver1:11820 上创建独立索引：
db.sample.employee.createIndex( 'nameIdx', { 'name': 1 }, { Standalone: true }, { NodeName: "sdbserver1:11820" } )
Note:
- 独立索引不支持配置约束，即参数 Unique/NotNull/NotArray/Global 不能为 true。
- 全文索引不能作为独立索引。
其它索引选项
一般地，SequoiaDB 会自动生成访问计划决定查询是否使用索引扫描，以及使用哪个索引去扫描。如果需要指定索引来进行查询，可以使用 SdbQuery.hint() 接口完成。例如，在 sample.employee 集合上指定 idIdx 索引来查询 id 为 999 的记录：
db.sample.employee.find( { 'id': 999 } ).hint( { '': 'idIdx' } )
如需查看索引使用情况，可以使用 explain()。ScanType 字段为 ixscan 说明使用了索引，否则 ScanType 为 tbscan。例如，在 IndexName 字段中可以查看所使用的是哪个索引：
> db.sample.employee.find( { 'id': 999 } ).explain()
输出结果如下：
{
"NodeName": "sdbserver:11740",
"GroupName": "group1",
"Role": "data",
"Name": "sample.employee",
"ScanType": "ixscan",
"IndexName": "idIdx",
"UseExtSort": false,
"Query": {
"$and": []
},
"IXBound": {
"_id": [
[
{
"$minElement": 1
},
{
"$maxElement": 1
}
]
]
},
"NeedMatch": false,
"ReturnNum": 0,
"ElapsedTime": 0.000052,
"IndexRead": 0,
"DataRead": 0,
"UserCPU": 0,
"SysCPU": 0
}
访问计划使用索引的决策决定于集合的统计信息。分析集合和索引的数据，有助于生成更高效的访问计划。用户可使用 analyze() 收集统计信息。
如需删除无用的索引，可以参考 dropIndex() 接口。例如，删除集合 sample.employee 中名为 idIdx 的索引：
db.sample.employee.dropIndex('idIdx')
创建索引时，数据库会将指定字段的值拷贝到一个数据结构索引项中，并对其进行排序。使用索引查询时，数据库会从索引中找到满足条件的索引项，然后根据索引项中记录的位置信息，找到完整的记录。从而实现高效的查询。索引项是以 B 树的形式组织的，因此使用树的遍历可以快速地找到满足条件的索引项。
图 1 中，对集合中的 id 字段建立索引，通过索引查询 id = 5 的记录。流程如红色线所示。
该查询分为以下几个步骤：
