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面试题：MongoDB索引与查询优化在复杂业务场景下的应用

假设你在一个电商系统中，订单集合`orders`包含字段`customer_id`、`order_date`、`product_ids`（数组类型，包含订单中的商品ID）、`total_amount`。业务需求是查询最近一个月内，特定客户（`customer_id`已知）购买了某特定商品（`product_id`已知）且订单总金额大于某个阈值（例如1000）的订单记录。这个查询涉及范围查询、数组查询以及条件过滤，在考虑索引优化的情况下，如何设计索引以实现最佳查询性能？请详细说明索引设计思路、创建索引的语句，并分析查询执行计划以验证索引是否有效。
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数据库MongoDB

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索引设计思路

  1. 复合索引：由于查询涉及到customer_id、order_date、product_ids和total_amount多个条件，创建一个复合索引可以有效覆盖这些查询条件。
  2. 索引顺序：索引字段顺序应该根据查询条件的选择性和使用频率来确定。customer_id和product_id是精确匹配条件，放在前面；order_date是范围查询，放在中间；total_amount是条件过滤，放在最后。这样的顺序有助于提高索引的使用效率。

创建索引的语句

假设使用的是MySQL数据库，创建索引的语句如下：

CREATE INDEX idx_customer_product_date_amount 
ON orders (customer_id, product_ids, order_date, total_amount);

查询执行计划分析

  1. 使用EXPLAIN关键字：在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询执行计划。例如：
EXPLAIN SELECT * 
FROM orders 
WHERE customer_id = [specific_customer_id] 
  AND product_ids IN ([specific_product_id]) 
  AND order_date >= CURDATE() - INTERVAL 1 MONTH 
  AND total_amount > 1000;
  1. 分析执行计划结果：
    • key列：如果显示为idx_customer_product_date_amount，说明索引被正确使用。
    • key_len列：显示了索引使用的字节数，通过该值可以判断索引是否被完全利用。
    • ref列：显示了使用索引进行查询时，哪些列或常量与索引进行了比较。
    • rows列：估计需要扫描的行数，该值越小，说明查询性能越好。

通过分析执行计划，可以验证索引是否有效，并且根据实际情况对索引进行调整优化。