我的数据库很大，我尝试优化查询。因此，例如，我有一个集合，其中的记录具有以下结构：
{
"field1": "value",
"field2": "value",
"field3": "value"
}
我有大约1000000条记录，因此我可以衡量查询的性能。
我的目标是通过field1 = 1和field2存在来优化搜索。
首先，我尝试不使用索引：
db.Collection.aggregate({"$match": {"field1": 1, "field2": {"$exists": true}}}, {"$count": "count"})
此查询需要1720毫秒。好吧，让我们添加索引。
db.Collection.createIndex({"field1": 1, "field2": 1}, {"sparse": true})
查询现在需要2212毫秒。什么？！也许我应该尽量不要稀疏索引：
db.Collection.createIndex({"field1": 1, "field2": 1})
2225毫秒。好。让我们开始实验。什么时间只查询一个没有索引的字段？
db.Collection.aggregate({"$match": {"field1": 1}}, {"$count": "count"})
1456毫秒
db.Collection.aggregate({"$match": {"field2": {"$exists": true}}}, {"$count": "count"})
1807毫秒
让我们尝试添加索引：
db.Collection.createIndex({"field1": 1})
db.Collection.aggregate({"$match": {"field1": 1}}, {"$count": "count"})
447毫秒。更好。
db.Collection.createIndex({"field2": 1})
db.Collection.aggregate({"$match": {"field2": {"$exists": true}}}, {"$count": "count"})
322毫秒。更好。
那两个字段呢？我再次查询并获得1821毫秒。
发生了什么事？我在explain（）中看到该索引正在使用，但是为什么这么慢？我认为，由于field2条件是field1条件的一部分，所以通过两个字段进行查询会更快，因此数据库可以通过索引找到field1 = 10的所有行，然后从上一行集中找到所有field2。
那么如何优化此查询？我认为可能不会超过700毫秒。