Koje napredne strategije indeksiranja MongoDB podržava?

Question

Accepted Answer

Iznad osnovnih indeksa na jednom polju, MongoDB nudi napredne strategije indeksiranja — **redosljed sastavnog indeksa (ESR pravilo)**, **pokriven upite**, **parcijalne/rijetke indekse**, **TTL indekse** i još mnogo više — koji dramatično utječu na performanse upita. Njihovo savladavanje je ključno za optimiziranje MongoDBa u velikoj mjeri.

## ESR pravilo za sastavne indekse

```text
For a compound index supporting a query with Equality, Sort, and Range conditions,
order the fields: EQUALITY → SORT → RANGE (the ESR rule).
```

```js
// query: status = "active" (equality), sort by date (sort), age > 21 (range)
db.users.createIndex({ status: 1, date: 1, age: 1 });   // E, S, R order
db.users.find({ status: "active", age: { $gt: 21 } }).sort({ date: 1 });
// → the index serves equality match, sorted output, and range scan efficiently
```

**ESR pravilo** (Equality, Sort, Range redosljed polja) gradi sastavne indekse koji učinkovito služe dijelu filtera, sortiranja i raspona upita — ključna tehnika optimizacije.

## Pokriven upiti — služeni isključivo iz indeksa

```js
// if a query's filter AND returned fields are ALL in the index, no document fetch needed
db.users.createIndex({ email: 1, name: 1 });
db.users.find({ email: "ann@x.com" }, { name: 1, _id: 0 });  // COVERED
// → answered entirely from the index (very fast — never touches the documents)
```

**Pokriven upit** (sva polja filtera i projekcije u indeksu) odgovara se iz samog indeksa — izuzetno brzo, nikada čitajući dokumente.

## Specijalizirani tipovi indeksa

```text
PARTIAL  → index only documents matching a filter (smaller, targeted)
  createIndex({ email: 1 }, { partialFilterExpression: { active: true } })
SPARSE   → index only documents that HAVE the field (skip missing)
TTL      → auto-delete documents after a time (sessions, logs, temp data)
  createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })
UNIQUE   → enforce uniqueness (can combine with partial)
MULTIKEY → automatic for array fields (indexes each element)
WILDCARD → index unknown/arbitrary field names ({ "$**": 1 })
HASHED   → for hashed sharding / even distribution
```

## Analiza i održavanje indeksa

```text
✓ explain("executionStats") → verify index use (IXSCAN), check docs examined vs returned
✓ $indexStats → find UNUSED indexes (remove them — they slow writes for no benefit)
✓ Atlas Performance Advisor → suggests indexes based on actual query patterns
✓ Balance: enough indexes for reads, not so many that writes suffer
```

## Zašto je to važno

Napredne strategije indeksiranja su dragocjeno znanje višeg nivoa za **optimiziranje performansi MongoDBa u velikoj mjeri**, nadograđujući osnovno indeksiranje.

Dok osnovni indeksi pomažu, savladavanje naprednih strategija je ono što odvaja zadovoljavajuće od odličnih performansi MongoDBa.

**ESR pravilo** (redosljed polja sastavnog indeksa kao Equality, Sort, Range) je ključna tehnika za izgradnju sastavnih indeksa koji učinkovito služe filtru upita, uvjetima sortiranja i raspona zajedno — često primjenjiva optimizacija koja nije očita bez poznavanja pravila. **Pokriven upiti** (gdje su sva polja filtera i vraćena polja u indeksu, tako da se upit odgovara iz samog indeksa bez čitanja dokumenata) pružaju dramatičko ubrzanje za upite s puno čitanja — moćna tehnika.

Poznavanje **specijaliziranih tipova indeksa** — **parcijalni** (indeksiranje samo odgovarajućih dokumenata, manji i ciljani), **rijetki** (samo dokumenti s poljem), **TTL** (podatci koji se automatski istječu, idealni za sesije/logove/privremene podatke), **wildcard** (za nepoznata imena polja), **multikey** (automatski za nizove), i **jedinstveni** — omogućava vam izbor pravog indeksa za svaki scenarij, optimiziranje pohrane i troška pisanja tijekom služenja upitima.

**Disciplina analize i održavanja** (korištenje `explain()` za provjeru korištenja indeksa i učinkovitosti, `$indexStats` za pronalaženje i uklanjanje nekorištenih indeksa koji nepotrebno usporavaju pisanja, i alate poput Atlas Performance Advisor) je neophodna za održavanje indeksiranja učinkovitim tijekom vremena.

Jer je indeksiranje najutjecajnije sredstvo za performanse MongoDBa, i jer su napredne strategije (redosljed ESR sastavnog indeksa, pokriven upiti, specijalizirani tipovi indeksa i održavanje) ono što ga optimizira u velikoj mjeri, razumijevanje naprednih strategija indeksiranja je dragocjeno znanje višeg nivoa za MongoDB s visokim performansama, tema koja pokazuje stručnost duboke optimizacije očekivanu za ulogu višeg nivoa i gdje tehnike kao ESR pravilo i pokriven upiti pružaju značajne, praktične dobitke u performansama.