面试题：MongoDB中复合索引的使用场景及性能影响

Question

在MongoDB里，复合索引是如何工作的？请举例说明在哪些场景下使用复合索引能显著提升查询性能，以及使用不当可能会对性能造成怎样的负面影响。

Answer 1

复合索引的工作原理

复合索引是在多个字段上创建的索引。MongoDB会按照索引字段的顺序对文档进行排序存储。例如，创建一个复合索引{field1: 1, field2: 1}，MongoDB首先按field1排序，在field1值相同的情况下，再按field2排序。查询时，如果查询条件的字段顺序与复合索引字段顺序一致（从左到右匹配），MongoDB可以利用该复合索引快速定位文档。

显著提升查询性能的场景

1. 多字段精确匹配：例如电商系统中，查询特定品牌且特定价格区间的商品。假设商品集合有brand和price字段，创建复合索引{brand: 1, price: 1}，查询{brand: "Apple", price: {$gte: 1000, $lte: 5000}}，可利用索引快速定位。
2. 范围查询结合前缀匹配：如博客系统中，查询特定作者且发布时间在某区间的文章。集合有author和publishedAt字段，创建复合索引{author: 1, publishedAt: 1}，查询{author: "John", publishedAt: {$gte: ISODate("2023-01-01T00:00:00Z"), $lte: ISODate("2023-12-31T23:59:59Z")}}，索引可加速查询。

使用不当对性能的负面影响

1. 索引字段顺序错误：若创建复合索引{field2: 1, field1: 1}，但查询常用{field1: "value1", field2: "value2"}，由于不符合从左到右匹配原则，索引无法有效利用，查询性能可能严重下降。
2. 过多复合索引：每个复合索引都会占用额外磁盘空间和内存，且每次插入、更新或删除文档时，都要更新相关索引。过多复合索引会导致存储成本增加，写入性能大幅下降。