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        Mongodb提供了通配符索引，为Mongodb灵活可变的数据结构提供了索引解决方案。自Mongodb 7开始，Mongodb对这种索引功能进行了增强，提供了复合通配符索引。

        复合通配符索引，是包含一个通配符和一个其他索引键而定义的索引。

        考虑这样的场景，属性列表，是用来定义和查询产品特征的常用方式。属性列表中，包含了各种各样的字段来定义产品的特征。但很不幸的是，如果用户为属性列表当中的每一个属性来添加索引，付出的代价是非常高昂的。而且也非常容易突破Mongodb每一个集合上只能添加64个索引的限制。这个场景当中，使用通配符索引，为属性列表添加一个通配符索引，可以完美的解决属性列表查询的问题。

        如下面的数据结构

{   tenantId: ,   tenantRegion: ,   customFields: {     addr: ,     name: ,     blockId:      ...   },   dateOpened:  }

        用户可能为字段tenantId和customFields字段中的每一个字段添加一个单独的索引

db.collection.createIndex({tenantId: 1, "customFields.addr": 1}) db.collection.createIndex({tenantId: 1, "customFields.name": 1}) db.collection.createIndex({tenantId: 1, "customFields.blockId": 1}) ...

       这样很容易就超过了Mongodb集合中索引数量的限制。用户和Mongodb实例，都需要付出高昂的代价来维护这些索引。

        替换成复合通配符索引，添加起来很方便，又方便维护，又不会突破Mongodb集合64个索引的限制。

db.runCommand(   {     createIndexes: "salesData",     indexes: [       {         key: [           tenantId: 1,           "customFields.$**": 1         ],         name: "tenant_customFields"       }     ]   } )

        通配符customFields.$**包含了customFields下的所有字段。而索引中的另外一个字段， tenantId, 是常规的字段。

        当然，用户也可以自定义哪些字段包含在复合通配符索引当中

db.runCommand(   {     createIndexes: "salesData",     indexes: [       {         key: [           tenantId: 1,           "$**": 1         ],         name: "tenant_customFields"，         wildcardProjection: {           "customFields.addr": 1,           "customFields.name": 1         }       }     ]   } )

        默认通配符索引是不包含_id字段，如果需要包含_id字段，需要用户显式的指定。