最近碰到这样的一个需求，一张酒店政策优惠表，我们要根据用户入住和离开的时间，计算一家酒店的最低价政策前10位，数据库表字段如下：
'hid':88, 酒店id 'date':20150530, 入住日期整形(不要纠结unix时间戳) 'enable':1, 政策是否启用 'price':100, 政策价格 'name':'abc', 政策名称 'position':'china', 酒店位置 'writeTime':datetime.datetime.now(), 写入时间
我们的查询语句也相对固定，都是这样的：
db.getCollection('hotels').find({ "hid":88, "date":{ "$gte":20150501, "$lte":20150510}, "enable":1}).sort({ "price":1}).limit(10) 其中条件分为3个： 1、酒店 id ：“hid”:88 2、date在某个区间里 3、enable启用为1，表示启用 排序条件是一个： 1、price正序排序
现在我往数据库插入10万条测试数据，插入脚本如下：
# -*- coding: utf-8 -*-import pymongoimport json import datetime,time import sys import copy import sys, os from multiprocessing import Process, Value, Array from hashlib import md5 from random import choice, randint def getTimestampFromDatetime(d=None): if d is None: d = datetime.datetime.now() return time.mktime(d.timetuple()) def md5Hash(str): m = md5() m.update(str) return m.hexdigest().upper() def task(): #10分之一的概率无法使用 enableList = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,0] dateList = [] for i in range(31): dateInt = 20150501 dateList.append(dateInt+i) mongoUri = 'mongodb://10.14.40.62:27017/hotel' all_data = { 'hid':0, 'date':0, 'enable':0, 'price':0, 'name':'abc', 'position':'china', 'writeTime':datetime.datetime.now(), } tableName = 'hotels' client = pymongo.MongoClient(mongoUri, max_pool_size=100) db = client.hotel listData = [] for i in range(100000): all_data['price'] = randint(100, 10000) all_data['enable'] = choice(enableList) all_data['date'] = choice(dateList) all_data['hid'] = randint(1, 100) listData.append(copy.copy(all_data)) db[tableName].insert(listData) if __name__ == '__main__': start = getTimestampFromDatetime() task() end = getTimestampFromDatetime() print('time: {0}s'.format(end-start)) 一、不建任何索引查询： 我们执行如下语句，查看语句执行情况：
db.getCollection('hotels').find({ "hid":88, "date":{ "$gte":20150501, "$lte":20150510}, "enable":1}).sort({ "price":1}).limit(10).explain() 我们看到结果：
"n" : 10, "nscannedObjects" : 100000, "nscanned" : 100000, ... "scanAndOrder" : true, ... "millis" : 200,
其中 n 表示最终返回的结果，nscannedObjects表示我们扫描了多少数据，scanAndOrder表示我们进行了扫描并排序的操作，这是非常消耗cpu和内存的。
从结果来看，我们对10万条数据进行了全表扫描，最终得出10条结果出来。显然这个方案我们不能接受，时间我们花费了200毫秒，这个速度如果上线应用，肯定是不行的。
二、对hid加上索引 我们很容易就想到，对hid加上索引，这样我们第一个结果hid的搜索就可以快速将酒店的索引返回缩小，于是我们创建酒店 hid 的索引，然后同样执行上述语句。 索引如下：
{ "hid" : 1 } 结果如下：
"n" : 10, "nscannedObjects" : 1024, "nscanned" : 1024, ... "scanAndOrder" : true, ... "millis" : 58ms,
对比上述的结果，我们把200ms的查询通过hid索引一下优化到了58ms，从扫描全表10万条数据，修改为只扫描了1024条数据，同时我们的响应时间也下降到了58ms，我们是否可以再优化一下呢？
三、建立hid和date的联合索引 我们发现查询还有第二个参数，date作为时间范围的，所以我们建立一个联合索引，hid:1, date:1这是否可以更加快一些？索引如下：
{ "hid" : 1, "date" : 1 } 结果如下：
"n" : 10, "nscannedObjects" : 326, "nscanned" : 326, ... "scanAndOrder" : true, ... "millis" : 6ms,
经过再次优化，这个查询一下就变成6ms返回，只扫描了326行数据了。但是我们只需要返回10条数据，扫描了300多行数据，是否可以再进行一次优化？
四、建立hid、date、enable的联合索引 我们发现查询条件还有第三个参数 enable，由于enable大约有10分之一的数据是我们不要的，就是未启用的政策，所以我们把enable字段也加到索引中，索引如下：
{ "hid" : 1, "date" : 1, "enable" : 1 } 执行结果如下：
"n" : 10, "nscannedObjects" : 291, "nscanned" : 300, ... "scanAndOrder" : true, ... "millis" : 5ms,
这里nscanned和nscannedObjects不同，nscanned：300表示从数据库索引条目中搜索了300条数据，nscannedObjects表示在这300条中，出最终的10条记录，扫描了这300条中的291条。
根据上面的结果，我们通过索引又进一步优化了这个查询，但是还不满足，我是否可以再增加sort排序的索引来优化呢？
五、建立hid，date，enable，price联合索引 我们把排序的索引也加到联合索引中，看看还能否再进一步优化这个查询了，建立索引如下：
{ "hid" : 1, "date" : 1, "enable" : 1, "price" : 1 } 同样的执行语句结果如下：
"n" : 10, "nscannedObjects" : 291, "nscanned" : 300, ... "scanAndOrder" : true, ... "millis" : 5ms,
我们发现，无论是 nscannedObjects 还是 nscanned，以及查询时间都没有任何帮助了，和之前一样了，似乎我们的优化已经完成了。
六、建立逆索引试试 因为我们的查询条件有一个date作为区间查询的，而最终我们要得到的是根据price排序的结果，所以我们这样建立索引，看看是否对我们的查询有所帮助：
{ "hid" : 1, "price" : 1, "date" : 1, "enable" : 1 } 执行结果如下：
"n" : 10, "nscannedObjects" : 10, "nscanned" : 37, ... "scanAndOrder" : false, ... "millis" : 0ms,
看到结果令人满意，我们把成功的把一个原来200ms的查询优化到0ms了，我们从索引查找到37条记录保存在内存里，同时我们只扫描了其中的10条记录就把结果返回了。同时 scanAndOrder 这个字段也成为了false，表示我们没有做在内存里的扫描和排序操作，将会降低cpu和内存的消耗，我们的优化已经完成了。
不过需要指出一点，如果从写入性能来讲，可以考虑把 “enable” : 1 从索引中拿走，毕竟这个索引并不能很好的帮助我们大量减少筛选的数据。
总结一下： 对于这种查询条件有 $in, $gte 等的区间操作的，并且带有sort排序的查询，合理的索引的建立，如果有条件优化到 scanAndOrder 结果为false，将大大的提升我们的数据库性能和响应时间。