本文目录一览：
- 1、mongodb的复合索引是怎么回事?例如db.a.ensureIndex({i:1,j:-1}...
- 2、mongodb使用场景是什么?
- 3、mongo和mysql索引有什么不同?
创建唯一索引 db.collection.ensureIndex（{a：1}，{unique：true}）为a字段建立唯一索引 。
MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快 。
这里创建的索引是一个基于name和value字段的复合索引 。让我们创建数百万个包含了值为0至100的随机数值的伪造属性的文档 。
“chunks”集合（Collection）应该被分片，并且用索引”files_id：1” 。
首先，创建一个数据库保存用户信息 。在这个数据库中创建一个名为 users 的集合，并插入一条用户信息 。当前没有 users 集合，mongodb 会直接创建它 。
mongodb使用场景是什么?【mongo索引存储方式 mongodb索引存储结构】1、MongoDB适用于需要处理大量数据 ， 特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
2、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
3、◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
4、默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景 。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全 。
mongo和mysql索引有什么不同?这种索引方式 ， 可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中 ， 从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快 。
在不同的引擎上有不同 的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长 。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema） 。模式自由（schema-free），意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义 。
