一、索引管理
MongoDB提供了多样性的索引支持，索引信息被保存在system.indexes中MongoDB中_id字段在创建的时候，默认已经建立了索引，这个索引比较特殊，并且不可以删除，不过Capped Collections例外。
1、建立索引
建立索引函数：ensureIndex();
1(升序)，-1(降序)
例：db.c1.ensureIndex({name:1});
当系统已有大量数据时，常见索引非常耗时，需要在后台执行，只需要指定“backgroud:true”即可。
例：db.c1.ensureIndex({age:1},{}backgroud:true);
建立唯一索引：{unique:true}
例：db.c1.ensureIndex({age:1},{unique:true});
2、查看索引清单：
getIndexKeys();
例：db.c1.getIndexKeys();
3、删除索引
dropIndex() //某个索引
dropIndexs() //删除所有索引
例：db.c1.dropIndexs(); //删除所有索引
db.ci.dropIndex({age:1}); //删除age索引
二、性能优化
1、explain执行计划
MongoDB提供了一个explain命令让我们活值系统如何处理查询请求。利用explain命令让我们可以很好的观察系统如何使用索引来加快检索，同时可以针对性优化索引。
2、优化器profile
MongoDB Database Profile是一种慢查询日志功能，可以作为我们优化数据的依据。
开启Profiling功能：有两种方式可以控制Profiling开关和级别
启动MongoDB时加上-profile=级别即可。
在客户端调用db.setProfilingLevel(级别)命令来实时配置
Profile信息保存在system.profile中。我们可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的Profile的级别。
具体操作：
db.setProflingLevel(2); //第二个参数为毫秒，默认为100ms
db.getProfilingLevel();
级别值：
0---不开启
1---记录慢命令（默认为>100ms）
2---记录所有命令
三、优化方案
1、创建索引
在查询条件的字段上，或者排序条件的字段上创建索引，可以显著提高执行效率
db.c1.ensureIndex({age:1});
2、限定返回结果条数
使用limit()限定返回结果集的大小，可以减少database server的资源消耗，可以减少网络传输数据量。
db.c1.find().sort({age:-1}).limit(10);
3、查询使用到的字段，不查询所有字段。
db.c1.find({},{name:"user",age:25}).sort(age:-1).limit(10);
4、采用cappendcollection
cappend Collections比普通的Collections的读写效率高
5、采用Profiling
Profiling功能肯定是会影响效率的，但是bu tai yan不太严重，原因是它使用的是system.profile来记录，system.profile是一个capped collection这种collection在操作上有一些限制和特点，但是效率更高。
四、性能监控
通过对数据库的性能监控，能够更好的了解数据库的工作张台，从而进行优化。
工具：
Mongodniff //主要抓去通讯记录
此工具可以从底层监控到底有哪些命令发送给MongoDB去执行
./mongosniff --source NET lo
它是实时动态监视的，需要打开另一个客户端进行命令操作，可以将这些数据输出到一个日志文件中，那么就可以保留喜爱所有数据库操作的历史记录，对于后期的性能分析和安全审计等工作将是一个巨大的贡献。
Mongostat
./mongostat
实时监控