在文档数据库中，索引通过减少数据库扫描以满足请求所需的数据量，显著提高了查询性能。如果没有索引，数据库将执行全集合扫描，这意味着检查集合中的每个文档——类似于阅读一本书的每一页以查找一个句子。索引就像路线图一样，允许数据库快速定位特定文档或字段。例如，如果您经常按“email”字段查询“users”集合，在“email”上创建索引可以让数据库直接跳转到相关文档，而不是扫描整个数据集。这在大型数据集中尤其重要，因为扫描数百万文档否则会导致不可接受的延迟。
索引的优势取决于索引与查询模式的匹配程度。例如，复合索引（结合多个字段的索引）可以优化按多个条件过滤的查询。假设一个电商应用经常按“category”和“price_range”筛选商品。在这两个字段上创建复合索引可以让数据库快速缩小结果范围，而无需扫描所有商品。然而，索引必须仔细设计。过度索引——为每个可能的字段创建索引——会浪费存储空间并降低写入操作的速度。例如，在 MongoDB 中，插入或更新文档时，每个新索引都会增加开销，因为数据库除了维护文档本身之外，还必须维护索引结构（如 B 树）。这种权衡需要在读取效率和写入性能之间取得平衡。
在某些情况下，索引也可能引入复杂性。例如，频繁更新字段上的索引可能会变得碎片化，需要定期维护。此外，一些文档数据库（如 CouchDB）使用的索引策略会自动更新视图，但在批量操作期间可能会消耗更多资源。开发者还必须考虑索引的选择性——在高基数字段（如“user_id”）上创建唯一索引比在低基数字段（如“gender”）上创建索引更有效，因为后者可能仍然需要扫描许多文档。使用真实数据进行测试并监控查询执行计划是确保索引带来显著性能提升而不会产生意外成本的重要步骤。