面试题：MongoDB文本搜索性能优化及复杂场景应用

索引优化

创建文本索引：使用createIndex方法为需要搜索的字段创建文本索引。例如：

db.collection('yourCollection').createIndex({ field1: "text", field2: "text" });

多个字段的文本索引可以提高复杂文本搜索的效率。 2. 复合索引：对于涉及多个条件的查询，包括文本搜索与其他条件（如地理位置），创建复合索引。例如，若要结合地理位置与文本搜索，假设地理位置字段为location（需是GeoJSON格式），可以创建如下复合索引：

db.collection('yourCollection').createIndex({ location: "2dsphere", field1: "text" });

复合索引的顺序很重要，应将选择性高（区分度大）的字段放在前面。

查询语句优化

限制返回字段：只返回需要的字段，减少数据传输量。例如：

db.collection('yourCollection').find({ $text: { $search: "yourSearchText" } }, { field1: 1, _id: 0 });

这里只返回field1字段，并且不返回_id字段（默认会返回_id）。 2. 合理使用操作符：对于文本搜索，$text操作符是MongoDB专门用于文本搜索的，它比正则表达式搜索效率高很多。避免使用正则表达式进行全文搜索，除非有特殊需求。例如，使用$text进行搜索：

db.collection('yourCollection').find({ $text: { $search: "yourSearchText" } });

批量查询：如果需要获取大量数据，使用批量查询方式，每次返回一定数量的数据，减少单次查询的负载。在Node.js中可以使用cursor进行批量操作，例如：

const cursor = db.collection('yourCollection').find({ $text: { $search: "yourSearchText" } });
cursor.each((err, doc) => {
    if (doc) {
        // 处理文档
    } else {
        // 处理完所有文档
    }
});

服务器配置优化

内存配置：确保服务器有足够的内存，MongoDB会将经常访问的数据和索引缓存到内存中，以提高读取性能。合理设置wiredTigerCacheSizeGB参数，一般建议设置为服务器物理内存的50% - 75%，但不要超过可用内存。例如，在mongod.conf文件中设置：

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 8

CPU资源：选择高性能的CPU，以应对大量的计算任务，尤其是在进行复杂查询和索引构建时。多核心CPU可以提高并行处理能力。
存储优化：使用高速存储设备，如SSD，相比传统的HDD，SSD可以显著提高I/O性能，减少数据读写的延迟。

结合地理位置与文本搜索、排序和分页的实现

数据准备：确保地理位置字段采用GeoJSON格式存储，例如：

{
    "name": "Some Place",
    "location": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [longitude, latitude]
    },
    "description": "A description of the place"
}

索引创建：如前面提到，创建复合索引：

db.collection('yourCollection').createIndex({ location: "2dsphere", description: "text" });

查询实现：假设要搜索距离某个点一定范围内且包含特定文本的文档，并按某个字段排序和分页。例如，在Node.js中：

const { MongoClient } = require('mongodb');
const uri = "mongodb://localhost:27017";
const client = new MongoClient(uri);

async function searchAndSort() {
    try {
        await client.connect();
        const db = client.db('yourDatabase');
        const collection = db.collection('yourCollection');

        const searchText = "yourSearchText";
        const center = { type: "Point", coordinates: [longitude, latitude] };
        const maxDistance = 10000; // 10公里
        const page = 1;
        const limit = 10;

        const result = await collection.find({
            location: {
                $near: {
                    $geometry: center,
                    $maxDistance: maxDistance
                }
            },
            $text: { $search: searchText }
        })
          .sort({ someField: 1 })
          .skip((page - 1) * limit)
          .limit(limit)
          .toArray();

        console.log(result);
    } finally {
        await client.close();
    }
}

searchAndSort();

这里通过$near操作符来实现地理位置的范围查询，结合$text进行文本搜索，然后使用sort进行排序，skip和limit实现分页。

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面试题：MongoDB文本搜索性能优化及复杂场景应用

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索引优化

查询语句优化

服务器配置优化

结合地理位置与文本搜索、排序和分页的实现