Índices no MongoDB aceleram consultas, permitindo que o banco de dados encontre documentos sem verificar toda a coleção — assim como em bancos de dados relacionais. Sem índices, as consultas fazem um collection scan (verificando cada documento); com eles, as buscas são rápidas. MongoDB suporta vários tipos de índice.
db..({ : });
db..({ : });
db..({ : });
db..();
O campo padrão _id é sempre indexado. Você adiciona índices em campos que consulta, classifica ou filtra com frequência.
// 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
Índices compostos cobrem consultas em múltiplos campos, mas a ordem dos campos é importante (o índice suporta consultas usando um prefixo mais à esquerda de seus campos — uma regra fundamental 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).
Índices são um dos tópicos mais importantes para a performance do MongoDB — são a ferramenta principal para tornar as consultas rápidas, e os princípios são semelhantes aos bancos de dados relacionais, portanto entendê-los é conhecimento essencial para aplicações MongoDB com bom desempenho.
Sem índices, as consultas requerem collection scans (verificando cada documento — catastroficamente lento conforme as coleções crescem), enquanto os índices permitem buscas rápidas — frequentemente a diferença entre uma consulta levar milissegundos versus segundos.
Entender como criar índices em campos consultados/classificados/filtrados com frequência é fundamental. Índices compostos (cobrindo consultas com múltiplos campos) são importantes, especialmente a regra de que a ordem dos campos importa (um índice suporta consultas usando um prefixo mais à esquerda de seus campos — um conceito fundamental para projetar índices compostos eficazes).
Conhecer os tipos de índice relevantes do MongoDB é valioso: índices multi-chave (indexando automaticamente elementos de array — importante dado que os documentos do MongoDB são ricos em arrays), índices TTL (documentos antigos que expiram automaticamente — útil para sessões, logs, dados temporários), índices únicos (impondo exclusividade), índices de texto e geoespaciais para consultas especializadas, e índices parciais/esparsos.
Entender o trade-off (índices aceleram leituras, mas consomem armazenamento e atrasam escritas, então indexe o que consulta sem sobre-indexar) e usar explain() para verificar que as consultas usam índices (COLLSCAN = verificação ruim, IXSCAN = bom uso de índice) é a habilidade prática fundamental para otimização.
Como a performance de consultas é crítica e a indexação adequada é a otimização mais impactante do MongoDB, entender índices — como funcionam, ordenação de índices compostos, os tipos específicos do MongoDB (multi-chave, TTL, único), o trade-off de leitura/escrita, e verificar com explain() — é conhecimento essencial de alto valor para aplicações MongoDB com bom desempenho e um dos tópicos mais importantes do MongoDB, paralelo à importância de indexação em bancos de dados SQL.