我们知道，MongoDB的索引是B-Tree结构的，和MySQL的索引非常类似。所以你应该听过这样的建议：创建索引的时候要考虑到sort操作，尽量把sort操作要用到的字段放到你的索引后面。但是有的情况下，这样做反而会使你的查询性能更低。问题比如我们进行下面这
我们知道，MongoDB的索引是B-Tree结构的，和MySQL的索引非常类似。所以你应该听过这样的建议：创建索引的时候要考虑到sort操作，尽量把sort操作要用到的字段放到你的索引后面。但是有的情况下，这样做反而会使你的查询性能更低。
问题
比如我们进行下面这样的查询：
- db.collection.find({"country": "A"}).sort({"carsOwned": 1})
查询条件是 {“country”: “A”}，按 carsOwned 字段的正序排序。所以索引就很好建了，直接建立 country , carsOwned 两个字段的联合索引即可。像这样：
- db.collection.ensureIndex({"country": 1, "carsOwned": 1})
我们来看一个稍微复杂一点的查询：
- db.collection.find({"country": {"$in": ["A", "G"]}}).sort({"carsOwned": 1})
这回我们是要查询 country 为 A 或者 G 的数据条目，结果同样按 carsOwned 字段排序。
如果我们还使用上面的索引，并且使用 explain() 分析一下这个查询，就会发现在输出中有一个“scanAndOrder” : true 的字段，并且 nscanned 的值可能会比想象中的大很多，甚至指定了 limit 也没什么效果。
原因
这是什么原因呢，我们先看下面这张图：
如上图所未，左边一个是按 {“country”: 1, “carsOwned”: 1} 的顺序建立的索引。而右边是按{“carsOwned”: 1, ”country”: 1} 顺序建立的索引。
如果我们执行上面的查询，通过左边的索引，我们需要将 country 值为A的（左图的左边一支）所有子节点以及country 值为G的（左图的右边一支）所有子节点都取也来。然后再对取出来的这些数据按 carsOwned 值进行一次排序操作。
所以说上面 explain 输出了一个 “scanAndOrder” : true 的提示，就是说这次查询，是先进行了scan获取到数据，再进行了独立的排序操作的。
那如果我们使用右边的索引来做查询，结果就不太一样了。我们没有将排序字段放在最后，而是放在了前面，相反把筛选字段放在了后面。那这样的结果就是：我们会从值为1的节点开始遍历（右图的左边一支），当发现有 country 值为 A 或 G 的，就直接放到结果集中。当完成指定数量（指定 limit 个数）的查找后。我们就可以直接将结果返回了，因为这时候，所有的结果本身就是按 carsOwned 正序排列的。
对于上面的数据集，如果我们需要2条结果。我们通过左图的索引需要扫描到4条记录，然后对4条记录进行排序才能返回结果。而右边只需要我们扫描2条结果就能直接返回了（因为查询的过程就是按需要的顺序去遍历索引的）。
所以，在有范围查询（包括$in, $gt, $lt 等等）的时候，其实刻意在后面追加排序索引通常是没有效果的。因为在进行范围查询的过程中，我们得到的结果集本身并不是按追加的这个字段来排的，还需要进行一次额外的排序才行。而在这种情况下，可能反序建立索引（排序字段在前、范围查询字段在后）反而会是一个比较优的选择。当然，是否更优也和具体的数据集有关。
总结
总结一下，举两个栗子。
当查询是：
- db.test.find({a:1,b:2}).sort({c:1})
那么直接建立 {a:1, b:1, c:1} 或者 {b:1, a:1, c:1} 的联合索引即可。
如果查询是：
- db.test.find({a:1,b:{$in:[1,2]}}).sort({c:1})
那么可能建立 {a:1, c:1, b:1} 的联合索引会比较合适。当然，这里只是提供了多一种思路，具体是否采用还是需要视你的数据情况而定。
原文链接：http://blog.nosqlfan.com/html/4117.html
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