文档数据库中的索引是一种用于提高查询数据速度和效率的技术。 文档数据库（例如 MongoDB 或 CouchDB）以灵活的、无模式的结构（例如 JSON 文档）存储数据。 如果没有索引，查询这些文档将需要扫描集合（一组相关文档）中的每个文档，随着数据集的增长，这将变得很慢。 索引就像一张路线图，允许数据库根据特定字段快速定位文档。 例如，如果您经常按用户的电子邮件地址搜索用户，则 email 字段上的索引允许数据库查找匹配的文档，而无需扫描整个集合。 这类似于书籍的索引如何帮助您查找主题，而无需翻阅每一页。
索引是在特定字段或字段组合上创建的。 在文档数据库中，您可以索引顶层字段、嵌套字段，甚至数组中的值。 例如，在存储产品数据的 MongoDB 集合中，您可以在 price 字段上创建索引，以加快按价格范围过滤查询的速度。 您还可以在 category 和 price 上创建一个复合索引，以优化按两个字段过滤的查询。 某些数据库支持专用索引类型，例如用于全文搜索的文本索引或用于基于位置的查询的地理空间索引。 使用索引时，数据库引擎会遍历索引结构（通常是 B 树或哈希表）以查找相关文档的确切位置，从而大大减少了扫描的文档数量。
虽然索引可以提高读取性能，但它们也存在一些权衡。 每个索引都会占用存储空间，并且在添加、更新或删除文档时需要维护。 例如，将新文档添加到 MongoDB 集合会触发对该集合上所有索引的更新，这会降低写入操作的速度。 过度索引（创建过多索引）会导致内存使用量增加和写入吞吐量降低。 开发人员必须权衡更快查询的好处与这些成本。 一个好的做法是分析常见的查询模式，并且仅为在过滤器、排序或连接中经常使用的字段创建索引。 MongoDB 的查询分析器或 explain() 方法等工具可以帮助识别可能受益于索引的低效查询。 通过策略性地应用索引，开发人员可以确保其文档数据库保持高性能，而不会产生不必要的开销。