关于MongoDB谨防索引seek的效率问题，我来给大家详细讲解一下。
什么是MongoDB索引
索引是MongoDB中用来提高查询效率的一种机制。MongoDB索引使用B树数据结构实现，可以在查找时加速数据的查找速度。在MongoDB中，可以使用命令db.collection.createIndex()来创建索引。
索引seek的效率问题
在使用MongoDB索引时，需要注意索引seek的效率问题。seek是指定位索引中的某个位置的过程，较小的seek次数可以提高数据库查询效率。索引seek的效率问题主要有以下两个方面：
选错索引
在MongoDB中，它支持复合索引，例如db.collection.createIndex({name:1,age:-1})。如果使用查询条件不符合定义的索引，例如db.collection.find({age:20})，则MongoDB需要进行全表扫描，这样就存在大量的seek，导致查询效率变低。
过滤索引
在进行查询时，如果查询条件不完整，例如db.collection.find({name:'张三'})，MongoDB可能会先使用索引定位到满足name='张三'的记录，然后再逐条进行条件过滤，这样会导致查询效率下降。
两个关于索引seek的问题示例
选错索引示例
首先，使用以下命令创建索引db.collection.createIndex({name:1,age:-1})，然后使用以下命令进行查询：
db.collection.find({age:{$gt:20},name:'张三'}).explain()
此时，MongoDB会进行全表扫描，因为使用的查询条件不符合定义的索引。为了避免这个问题，应该使用以下查询：
db.collection.find({name:'张三',age:{$gt:20}}).explain()
过滤索引示例
假设有以下的数据：
{ "_id" : ObjectId("5fc50ad62cddc07e3567eea4"), "name" : "张三", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5fc50ad62cddc07e3567eea5"), "name" : "张三", "age" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("5fc50ad62cddc07e3567eea6"), "name" : "李四", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5fc50ad62cddc07e3567eea7"), "name" : "李四", "age" : 25 }
使用以下命令进行查询：
db.collection.find({name:'张三'}).explain()
此时，MongoDB会先使用索引定位到满足name='张三'的记录，然后再逐条进行条件过滤，这样会导致查询效率下降。为了避免这个问题，应该使用以下查询：
db.collection.find({name:'张三',age:{$exists:true}}).explain()
使用$exists操作符就可以避免不必要的过滤操作，提高查询效率。
以上就是关于MongoDB谨防索引seek的效率问题详析的攻略说明，希望对大家有所帮助。