面试题：MongoDB中挑选合适片键需考虑哪些使用情况因素

Question

在MongoDB分片环境下，依据常见的使用情况，如读写模式、数据分布特点等，阐述挑选合适片键时需要重点考虑的因素有哪些。

Answer 1

数据分布均匀性

1. 读写负载均衡：片键应能使数据在各个分片上均匀分布，避免某些分片负载过高，而其他分片闲置。例如按时间戳分片时，如果时间跨度较大且数据集中在近期，可能导致近期数据所在分片负载过重。
2. 数据增长趋势：考虑数据未来的增长方向，确保片键能持续维持数据均匀分布。若业务数据持续按某个维度增长，如用户注册量随时间递增，以时间作为片键要考虑是否能在未来保持良好的分布。

读写模式

1. 读操作：
   • 范围查询：如果应用经常进行范围查询，片键应能有效支持。例如，电商应用常按订单金额范围查询订单，选择订单金额作为片键有助于提升查询效率，减少跨分片查询。
   • 随机读：对于随机读操作，片键的选择应尽量减少单个分片的热点读。例如，以用户ID随机分布在各分片，可分散读请求。
2. 写操作：
   • 写入频率：避免将写入频率高的字段作为片键，否则可能导致单个分片成为写热点。如在日志记录系统中，将记录时间作为片键可能造成写入集中在最新时间所在分片。
   • 批量写入：片键应支持批量写入高效执行，尽量减少写入时的跨分片操作，以提高写入性能。

数据关联性

1. 关联查询：如果业务中存在关联查询，片键选择要尽量使关联数据分布在同一分片或少量分片内，减少跨分片的关联操作。例如订单与订单详情数据，若经常关联查询，可选择订单ID作为片键，确保订单及其详情数据在同一分片。
2. 数据一致性：对于需要强一致性的数据，片键应保证相关数据在同一分片，便于维护一致性。如银行账户操作，账户相关的余额变更等数据应通过合适片键集中在同一分片。

基数

1. 高基数与低基数：高基数片键有大量不同值，能更好实现数据均匀分布，但可能增加元数据管理开销；低基数片键值种类少，可能导致数据分布不均。例如以性别作为片键（低基数），数据可能集中在两个分片；以手机号作为片键（高基数），数据分布更均匀。需根据具体业务权衡。

稳定性

1. 字段变更：选择的片键字段应相对稳定，不频繁变更。因为片键变更会导致数据在分片中重新分布，代价高昂。例如，若将用户昵称作为片键，而昵称可能频繁修改，不适合作为片键。