面试题：复杂业务场景下MongoDB片键设计与优化

Question

在一个包含多租户的电商平台系统中，每个租户有大量商品数据，并且商品数据涉及频繁的更新操作（例如价格调整、库存变动），同时需要支持按租户ID、商品类别、销量等多种维度的查询。请设计一个适合此复杂业务场景的MongoDB片键，并详细阐述设计思路以及后续可能的优化策略。

Answer 1

片键设计

选择租户ID作为片键的主要组成部分，再结合商品类别作为辅助部分，形成复合片键，例如 {tenantId: 1, category: 1}。

设计思路

1. 租户ID为主：系统是多租户架构，每个租户有大量商品数据。以租户ID作为片键能将不同租户的数据分布到不同的分片上，保证每个租户的数据相对独立存储，减少单个分片的负载压力，同时也便于按租户ID进行快速查询和数据管理。
2. 结合商品类别：商品数据频繁更新且有按商品类别查询的需求。将商品类别作为片键的一部分，可以使得相同类别的商品尽量分布在同一个或少数几个分片上，这样在进行按类别查询时，能减少跨分片查询的开销。对于更新操作，由于相同类别的商品集中存储，更新时也能减少对多个分片的影响，提高更新效率。

优化策略

1. 索引优化：除了片键自带的索引，针对销量等常用查询维度，单独创建索引，例如 {salesVolume: 1}。这样在按销量查询时，能快速定位到相关数据，提升查询性能。
2. 定期平衡：随着数据的不断更新和增长，可能会出现数据分布不均衡的情况。定期使用MongoDB的自动平衡机制，确保数据在各个分片上均匀分布，避免某些分片负载过高。
3. 缓存机制：对于频繁查询且不经常变化的数据（如一些商品的基本信息），可以引入缓存（如Redis），减轻MongoDB的查询压力，提高系统响应速度。
4. 批量操作：对于商品数据的更新操作，尽量采用批量更新的方式，减少与数据库的交互次数，提高更新效率。