面试题：MongoDB地理空间查询的复杂索引优化

Question

假设MongoDB中有一个集合，其中文档包含两个地理空间字段，一个是表示用户家庭地址的点坐标，另一个是表示用户工作地址的点坐标。现在需要查询家庭地址和工作地址距离在50公里以内的用户。请阐述查询的实现思路，如何创建索引以优化此查询，并且考虑如果数据量非常大时，索引策略需要做出哪些调整？

Answer 1

查询实现思路

1. 使用地理空间查询操作符：在MongoDB中，使用$geoNear或$nearSphere操作符来计算两个点之间的距离。$geoNear操作符适用于平面几何（在小范围区域较精确），$nearSphere适用于球面几何（更适合全球范围）。由于我们处理的可能是全球范围内用户地址，使用$nearSphere更合适。
2. 构建查询条件：假设集合名为users，家庭地址字段为homeLocation，工作地址字段为workLocation，查询语句类似如下：

db.users.aggregate([
    {
        $project: {
            distance: {
                $geoNearSphere: {
                    near: "$workLocation",
                    spherical: true,
                    distanceField: "distance",
                    maxDistance: 50 * 1000 // 50公里转换为米
                }
            },
            homeLocation: 1,
            workLocation: 1
        }
    },
    {
        $match: {
            distance: { $lte: 50 * 1000 }
        }
    }
]);

创建索引优化查询

1. 为地理空间字段创建2dsphere索引：对于地理空间查询，创建2dsphere索引可以大大提升查询性能。分别对homeLocation和workLocation字段创建2dsphere索引。

db.users.createIndex({ homeLocation: "2dsphere" });
db.users.createIndex({ workLocation: "2dsphere" });

数据量非常大时索引策略调整

1. 复合索引：如果除了距离查询外，还有其他常用的过滤条件，例如按用户所在城市等进行过滤，可以考虑创建复合索引。例如，如果经常按城市过滤后再进行距离查询，可以创建类似如下的复合索引：

db.users.createIndex({ city: 1, homeLocation: "2dsphere", workLocation: "2dsphere" });

2. 部分索引：如果数据量巨大，且存在部分数据是高频查询的，可以使用部分索引。例如，假设经常查询某个特定区域内的用户，可以对该区域内用户的数据创建部分索引。假设按城市过滤，对New York市的用户创建部分索引：

db.users.createIndex({ homeLocation: "2dsphere", workLocation: "2dsphere" }, { partialFilterExpression: { city: "New York" } });

3. 索引维护：定期检查索引的使用情况和碎片情况。使用db.collection.stats()查看索引相关统计信息。如果索引碎片过多，可能需要重建索引来提高性能。

db.users.reIndex();