复合索引是指在多个字段上创建的索引，而不仅仅是在单个字段上。这样的索引包含了多个字段的排序信息，允许数据库系统更有效地执行涉及这些字段的查询。复合索引可以包含多个字段的组合，这使得它们适用于涉及多个条件的查询。
在 MongoDB 中，创建复合索引的语法如下：
db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: -1, ... })其中，field1、field2 等是集合中的字段，而 1 和 -1 表示升序和降序排序。
为什么使用复合索引？
提高查询性能： 复合索引使得查询可以更有效地定位匹配多个条件的文档，从而提高查询性能。
支持多字段排序： 如果你的查询需要按多个字段进行排序，复合索引可以有效地支持这些排序操作。
优化覆盖查询： 复合索引可以涵盖多个查询字段，从而在某些情况下避免读取整个文档的开销，提高覆盖查询的性能。
满足复杂查询需求： 当涉及到复杂的查询条件，涉及多个字段时，复合索引可以帮助优化查询计划，提高查询效率。
注意事项：
字段顺序的重要性： 复合索引的字段顺序很重要。在查询时，如果查询条件只涉及到复合索引的前缀字段，索引同样可以被使用。因此，根据查询的模式选择字段的顺序是很关键的。
权衡空间和性能： 复合索引占用的磁盘空间可能会比单字段索引大，因此在权衡空间和性能的时候需要慎重考虑。
避免过度索引： 不要为每个可能的查询都创建复合索引，因为过多的索引可能会增加写入操作的开销。根据应用的查询模式和性能需求谨慎选择创建索引。
如何在 MongoDB 中执行性能优化？
在 MongoDB 中执行性能优化可以通过多种方式来实现，以下是一些常见的优化策略：
- 索引优化：
创建合适的索引以支持查询操作。
使用复合索引来满足多字段查询需求。
避免创建过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的开销。
- 查询优化：
使用查询操作符来优化查询条件，如比较操作符、逻辑操作符等。
使用投影操作符限制返回的字段数量，避免返回不必要的数据。
使用 explain() 方法分析查询执行计划，确保查询使用了合适的索引。
- 数据模型优化：
设计合适的数据模型以满足应用的查询需求。
避免嵌套文档和数组的过度使用，因为深度嵌套可能会影响查询性能。
考虑数据冗余以支持频繁查询的字段。
- 写入优化：
批量插入和更新操作，减少单个文档的写入操作。
使用批量操作（如 bulkWrite() 方法）减少数据库操作的次数。
- 硬件优化：
调整服务器硬件配置，如内存、CPU 和磁盘。
使用 SSD 硬盘来提高读写性能。
- 系统配置优化：
调整 MongoDB 实例的配置参数，如缓存大小、日志级别等。
使用副本集和分片集群来提高读写性能和可用性。
- 监控和调优：
使用 MongoDB 提供的性能监控工具（如 mongostat、mongotop 等）监控数据库性能。
根据监控数据进行调优，优化查询、索引和数据模型。
- 版本更新：
定期升级 MongoDB 版本以获取最新的性能改进和 bug 修复。