Los índices en MongoDB aceleran las consultas permitiendo que la base de datos encuentre documentos sin escanear toda la colección — igual que en bases de datos relacionales. Sin índices, las consultas hacen un escaneo de colección (revisando cada documento); con ellos, las búsquedas son rápidas. MongoDB soporta varios tipos de índices.
db..({ : });
db..({ : });
db..({ : });
db..();
El campo _id predeterminado siempre está indexado. Añades índices en los campos que consultas, ordenas o filtras frecuentemente.
// a compound index on multiple fields — order matters!
db.users.createIndex({ country: 1, age: -1 });
// helps: { country: ? }, { country: ?, age: ? } (leftmost prefix)
// does NOT help: { age: ? } alone
Los índices compuestos cubren consultas en múltiples campos, pero el orden de los campos importa (el índice soporta consultas usando un prefijo más a la izquierda de sus campos — una regla clave para entender).
Single field → { field: 1 }
Compound → { a: 1, b: -1 } (multiple fields)
Multi-key → automatically created when indexing an ARRAY field (indexes each element)
Text → text search on string content
Geospatial → 2dsphere for location queries
Hashed → for hashed sharding
TTL → { createdAt: 1 } with expireAfterSeconds → auto-delete old docs
Unique → { email: 1 }, { unique: true } → enforce uniqueness
Partial/Sparse → index only some documents
✓ Indexes speed up reads dramatically (collection scan → index lookup)
✗ But they consume storage and SLOW DOWN writes (each write updates indexes)
→ Index what you query frequently; don't over-index (hurts writes). Use explain()
to verify queries use indexes (look for COLLSCAN = bad, IXSCAN = good).
Los índices son uno de los temas más importantes para el rendimiento en MongoDB — son la herramienta principal para hacer las consultas rápidas, y los principios son similares a bases de datos relacionales, así que entenderlos es conocimiento esencial para aplicaciones MongoDB de alto rendimiento.
Sin índices, las consultas requieren escaneos de colección (revisando cada documento — catastóficamente lento conforme las colecciones crecen), mientras que los índices permiten búsquedas rápidas — a menudo la diferencia entre una consulta tardando milisegundos versus segundos.
Entender cómo crear índices en campos consultados/ordenados/filtrados frecuentemente es fundamental. Los índices compuestos (cubriendo consultas de múltiples campos) son importantes, especialmente la regla de que el orden de los campos importa (un índice soporta consultas usando un prefijo más a la izquierda de sus campos — un concepto clave para diseñar índices compuestos efectivos).
Conocer los tipos de índices relevantes en MongoDB es valioso: índices multi-clave (indexando automáticamente elementos de arrays — importante dado que los documentos de MongoDB son ricos en arrays), índices TTL (documentos que expiran automáticamente — útil para sesiones, logs, datos temporales), índices únicos (aplicando unicidad), índices de texto y geoespaciales para consultas especializadas, e índices parciales/dispersos.
Entender el equilibrio (los índices aceleran lecturas pero consumen almacenamiento y ralentizan escrituras, así que indexa lo que consultas sin sobre-indexar) y usar explain() para verificar que las consultas usen índices (COLLSCAN = malo escaneo, IXSCAN = buen uso de índice) es la habilidad práctica clave para optimización.
Ya que el rendimiento de consultas es crítico y la indexación apropiada es la optimización más impactante en MongoDB, entender los índices — cómo funcionan, el orden de los índices compuestos, los tipos específicos de MongoDB (multi-clave, TTL, único), el equilibrio lectura/escritura, y verificar con explain() — es conocimiento esencial de alto valor para aplicaciones MongoDB de alto rendimiento y uno de los temas más importantes en MongoDB, paralelando la importancia de la indexación en bases de datos SQL.