MongoDB Calls集合已建复合索引但查询执行缓慢问题咨询

核心问题是复合索引的字段顺序不符合MongoDB的索引使用规则：

• MongoDB复合索引遵循等值匹配字段在前，范围匹配字段在后的原则，一旦遇到范围查询字段，索引中该字段之后的所有字段都无法被用于查询过滤，仅能用于排序或者覆盖查询。
• 你当前的复合索引顺序为{Id_Account:1, CallType:1, DateCreated:1, Id_DID:1, CallerIdNum_Reversed:1 }，其中DateCreated是范围查询字段，放在了Id_DID、CallerIdNum_Reversed之前，导致这两个高频过滤字段无法用到索引。数据库只能先扫描Id_Account=11、CallType=Incoming且在你指定的4年日期范围内的所有数据，再逐一过滤Id_DID和CallerIdNum_Reversed的条件，数据量较大时就会出现查询耗时过长的问题。
• 额外补充：你当前的查询语句中DateCreated写为两个独立的键，属于不规范写法，重复的键会被覆盖，正确写法应该是DateCreated: { '$gte': ISODate('2017-10-02T04:00:00Z'), '$lte': ISODate('2021-10-03T04:59:59Z') }，不过该问题不是查询缓慢的核心原因。

不需要创建全量复合索引的前提下，可按优先级选择以下方案：

1. 优先调整现有复合索引的字段顺序
   把所有高频等值匹配字段、左前缀匹配字段放在前面，范围查询的DateCreated放在最后，调整后的索引为：

db.Calls.createIndex({Id_Account:1, CallType:1, Id_DID:1, CallerIdNum_Reversed:1, DateCreated:1})

这种调整不需要额外新增索引，就可以让整个查询条件都用到索引过滤，性能提升最明显，适合已经统计出高频过滤字段的场景。
2. 搭配使用小粒度复合索引+索引交集
如果后续还有其他零散的低频过滤字段（比如HasRecording、HasVoicemail等），不需要为所有组合创建全量复合索引，可以为低频字段单独创建小的复合索引（比如{Id_Account:1, CallType:1, HasRecording:1}），MongoDB支持查询时自动使用多个索引的交集来过滤数据，兼顾灵活性和查询性能。
3. 可选优化：使用部分索引
如果部分过滤字段的为空率很高，可以针对该字段创建部分索引，进一步减少索引的体积，提升查询效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tono Nam