面试题：MongoDB复合索引与查询优化及存储平衡

Question

在一个具有高读写负载的MongoDB数据库中，集合products包含众多字段如product_name、category、price、stock_quantity、manufacture_date等。对于复杂的业务查询，需要创建多个复合索引来满足不同的查询需求。但随着索引数量增多，存储开销增大且写操作性能下降。请设计一套方案，在保证查询性能的同时，尽可能减少索引对存储和写性能的影响，包括如何评估索引的必要性、调整索引结构以及监控和优化策略等方面。

Answer 1

评估索引必要性

1. 分析查询日志：
   • 借助MongoDB的查询分析工具或日志记录，收集一段时间内的查询语句。例如，使用db.setProfilingLevel(2)开启详细的查询分析日志，它会记录所有查询操作。
   • 统计每个查询的执行频率、响应时间等指标。对于执行频率高且响应时间长的查询，重点考虑是否需要索引优化。
2. 查询模式分析：
   • 检查查询条件，确定哪些字段经常在$match、$sort、$group等操作中被使用。比如，如果查询经常按照category和price过滤，那么可以考虑在这两个字段上创建复合索引。
   • 区分单字段查询和多字段联合查询。单字段查询可以使用单字段索引，多字段联合查询通常需要复合索引。例如，若有查询db.products.find({category: "electronics", price: {$gt: 100}})，可以考虑创建{category: 1, price: 1}的复合索引。

调整索引结构

1. 合并索引：
   • 检查已有的复合索引，看是否存在冗余。例如，如果有索引{category: 1, price: 1}和{category: 1}，由于{category: 1}已经包含在{category: 1, price: 1}中，可以考虑删除{category: 1}索引以减少存储开销。
   • 尝试构建涵盖多个常用查询条件的大复合索引。比如，若有查询db.products.find({category: "electronics", price: {$gt: 100}, stock_quantity: {$lt: 50}})，可以创建{category: 1, price: 1, stock_quantity: 1}的复合索引。注意索引字段顺序，一般将选择性高（基数大）的字段放在前面，这样可以提高索引效率。
2. 覆盖索引：
   • 对于查询中需要返回的字段，尽量让索引覆盖这些字段。例如，查询db.products.find({category: "clothes"}, {product_name: 1, price: 1, _id: 0})，可以创建{category: 1, product_name: 1, price: 1}的覆盖索引。这样MongoDB可以直接从索引中获取所需数据，而无需回表操作，提高查询性能。

监控和优化策略

1. 性能监控：
   • 使用MongoDB的内置监控工具，如db.serverStatus()命令，获取服务器的整体状态，包括索引使用情况、磁盘I/O、内存使用等信息。
   • 利用MongoDB的explain功能，对查询语句进行分析。例如，db.products.find({category: "food"}).explain("executionStats")，通过分析结果可以了解查询是否使用了正确的索引，以及索引的效率如何。
2. 定期优化：
   • 随着业务数据的变化，定期重新评估索引必要性。例如，业务拓展后可能有新的查询模式出现，或者某些旧的查询不再使用，这时需要相应地调整索引。
   • 定期进行索引重建或优化操作。可以使用db.collection.reIndex()命令重建索引，以整理索引碎片，提高索引性能。不过该操作会占用较多资源，建议在业务低峰期进行。