Kako funkcioniraju indeksi u MongoDBu?

Question

Accepted Answer

**Indeksi** u MongoDBu ubrzavaju upite omogućujući bazi podataka da pronađe dokumente bez skeniranja cijele kolekcije — baš kao u relacijskih bazama podataka. Bez indeksa, upiti rade **collection scan** (provjera svakog dokumenta); s njima su pretraživanja brza. MongoDB podržava nekoliko vrsta indeksa.

## Kreiranje i korištenje indeksa

```js
// without an index, this scans EVERY document (slow on a big collection)
db.users.find({ email: "ann@x.com" });

// create an index → fast lookups
db.users.createIndex({ email: 1 });        // 1 = ascending (B-tree index)
db.users.find({ email: "ann@x.com" });     // now uses the index

db.users.getIndexes();                      // list indexes
```

Zadano polje `_id` uvijek je indeksirano. Indekse dodajete na poljima koja često ispitujete, sortirате ili filtrirate.

## Složeni indeksi (više polja)

```js
// 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
```

**Složeni indeksi** pokrivaju upite na više polja, ali **redoslijed polja je bitan** (indeks podržava upite koji koriste najljeviji prefiks njegovih polja — ključno je pravilo za razumijevanje).

## Vrste indeksa

```text
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
```

## Kompromis (isti kao u SQLu)

```text
✓ 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).
```

## Zašto je to važno

Indeksi su jedan od najvažnijih tema za MongoDB performanse — primarni su alat za brzinu upita, a principi su slični relacijskim bazama podataka, pa je njihovo razumijevanje bitno za učinkovite MongoDB aplikacije.

Bez indeksa, upiti zahtijevaju **collection scan** (provjera svakog dokumenta — katastrofalno sporo dok kolekcije rastu), dok indeksi omogućuju brza pretraživanja — često je razlika između upita koji traje milisekunde nasuprot sekundi.

Razumijevanje kako kreirати indekse na često upitanim/sortiranim/filtriranim poljima je fundamentalno. **Složeni indeksi** (koji pokrivaju upite na više polja) su važni, posebno pravilo da **redoslijed polja matters** (indeks podržava upite koji koriste najljeviji prefiks njegovih polja — ključan koncept za dizajn učinkovitih složenih indeksa).

Znanje o MongoDBu relevantnim vrstama indeksa je vrijedna: **multi-key indeksi** (automatski indeksiraju elemente polja — važno zbog MongoDBove orijentacije na nizove), **TTL indeksi** (auto-brisanje starih dokumenata — korisno za sesije, logove, privremene podatke), **unique indeksi** (provođenje jedinstvenosti), text i geospatial indeksi za specijalizirane upite, te partial/sparse indeksi.

Razumijevanje **kompromisa** (indeksi ubrzavaju čitanja ali troše prostor i usporavaju upise, pa indeksirajte ono što upitujete bez previše indeksiranja) i korištenje **`explain()`** za provjeru koriste li upiti indekse (COLLSCAN = loš scan, IXSCAN = dobar index) je ključna praktična vještina za optimizaciju.

Budući da je performansa upita kritična i pravilno indeksiranje ima najveći utjecaj u MongoDBu, razumijevanje indeksa — kako funkcioniraju, redoslijed složenih indeksa, MongoDBu specifične vrste (multi-key, TTL, unique), kompromis čitanja/pisanja, i provjera s explain() — je bitno, vredno znanje za učinkovite MongoDB aplikacije i jedna od najvećih tema MongoDBa, paralelno važnosti indeksiranja u SQL bazama.