面试题：MongoDB聚合框架与分片集群集成的性能优化

聚合管道设计优化

减少不必要的阶段：去除聚合管道中对最终结果无实质影响的阶段。例如，如果只需要获取文档的某些特定字段，在$project阶段仅选取这些字段，避免获取所有字段，减少数据传输和处理量。
```
db.collection.aggregate([
    { $match: { status: "active" } },
    { $project: { name: 1, age: 1, _id: 0 } }
]);
```
合理安排阶段顺序：将过滤条件前置，如$match阶段应尽量放在管道的前面，先过滤掉大部分不需要的数据，再进行后续的复杂操作。例如：
```
db.collection.aggregate([
    { $match: { category: "electronics" } },
    { $group: { _id: "$brand", count: { $sum: 1 } } }
]);
```

使用$facet优化多个聚合分支：如果需要从同一数据集生成多个不同的报告或分析结果，使用$facet可以在一次遍历数据中完成多个聚合操作，而不是多次遍历。比如要同时统计不同状态的文档数量和平均评分：

db.collection.aggregate([
    {
        $facet: {
            statusCount: [
                { $group: { _id: "$status", count: { $sum: 1 } } }
            ],
            averageRating: [
                { $group: { _id: null, avgRating: { $avg: "$rating" } } }
            ]
        }
    }
]);

分片集群配置优化

分片键选择：确保分片键的选择合理。选择具有高基数（不同值的数量多）且分布均匀的字段作为分片键，避免数据倾斜。例如，对于一个包含用户信息的集合，以用户ID作为分片键通常比以固定的地区字段更好，因为地区字段的值可能有限，容易导致数据集中在某些分片上。
调整分片数量：根据数据量和负载情况调整分片数量。如果发现某个分片负载过高，而其他分片负载较低，可以考虑增加分片数量，重新平衡数据分布。但增加分片也会带来额外的管理开销，需要谨慎评估。可以使用sh.addShard()命令添加新的分片。
副本集配置：优化副本集配置，确保主从节点之间的数据同步效率。合理设置副本集成员的优先级，让性能较好的节点作为主节点，同时配置合适的仲裁节点数量，保证副本集的高可用性。例如，通过修改副本集配置文件，调整成员的priority值：
```
cfg = rs.conf();
cfg.members[0].priority = 2;
rs.reconfig(cfg);
```
索引优化：在聚合操作涉及的字段上创建合适的索引。例如，如果聚合管道中有$match阶段基于某个字段进行过滤，为该字段创建索引可以显著提高查询性能。
```
db.collection.createIndex({ fieldName: 1 });
```

其他优化

启用内存聚合：如果服务器内存充足，可以启用内存聚合。在MongoDB 4.4及更高版本中，通过设置allowDiskUse为false，让聚合操作尽可能在内存中完成，提高性能。但要注意，如果数据量过大，可能会导致操作失败。
```
db.collection.aggregate([
    // 聚合管道阶段
], { allowDiskUse: false });
```
监控与分析：使用MongoDB自带的监控工具，如mongostat、mongotop等，分析性能瓶颈。通过explain()方法查看聚合操作的执行计划，了解哪些阶段耗时较长，针对性地进行优化。
```
db.collection.aggregate([
    // 聚合管道阶段
]).explain("executionStats");
```

星途面试题库

面试题：MongoDB聚合框架与分片集群集成的性能优化

知识考点

面试题答案

聚合管道设计优化

分片集群配置优化

其他优化