面试题：MongoDB文档索引优化策略

Question

假设在MongoDB中有一个包含大量文档的集合，每个文档有多个字段，现在需要对其中几个字段进行频繁查询。请说明如何为这些字段创建合适的索引以优化查询性能，并解释复合索引和单字段索引在这种场景下的应用及区别。

Answer 1

创建合适索引优化查询性能

1. 单字段索引：如果每个字段是独立被频繁查询，可分别为每个字段创建单字段索引。例如，假设集合users中有name、age、email字段被频繁查询，在Node.js中使用mongoose库为例创建单字段索引代码如下：

const mongoose = require('mongoose');
const userSchema = new mongoose.Schema({
  name: String,
  age: Number,
  email: String
});
userSchema.index({ name: 1 });
userSchema.index({ age: 1 });
userSchema.index({ email: 1 });
const User = mongoose.model('User', userSchema);

2. 复合索引：当多个字段经常在同一个查询条件中联合使用时，应创建复合索引。比如经常查询age大于某个值且email匹配特定模式的文档，创建复合索引如下：

userSchema.index({ age: 1, email: 1 });

复合索引和单字段索引的应用及区别

1. 应用
   • 单字段索引：适用于单个字段独立查询的场景。例如，只根据name字段查询用户。
   • 复合索引：适用于多个字段联合查询的场景。例如，电商系统中经常根据category和price联合查询商品。
2. 区别
   • 查询性能
     • 单字段索引：对于单个字段的查询有较好性能提升，但多个字段联合查询时，如果没有合适复合索引，可能需进行多次索引扫描和结果合并，性能不佳。
     • 复合索引：能在联合查询时直接定位到符合条件文档，性能更优。但对于单个字段查询，如果复合索引中该字段不在最左前缀，索引可能无法充分利用。
   • 索引存储开销
     • 单字段索引：每个索引单独存储，占用较多存储空间。
     • 复合索引：将多个字段组合在一个索引中，相比多个单字段索引，存储空间开销相对较小。
   • 维护成本
     • 单字段索引：插入、更新、删除操作时，每个单字段索引都可能需更新，维护成本较高。
     • 复合索引：同样操作下，只需更新一个复合索引，维护成本相对低一些。