面试题：MongoDB在高并发场景下的查询条件优化策略

索引设计：
- 复合索引：为了满足获取某个时间段内特定用户的特定操作类型记录的需求，创建一个复合索引 (user_id, operation_type, timestamp)。这样的索引顺序有助于快速定位用户、操作类型，然后在这个基础上根据时间戳范围进行筛选。
- 创建索引语句：

db.your_collection_name.createIndex({user_id: 1, operation_type: 1, timestamp: 1});

这里 1 表示升序排列，也可以根据实际情况选择降序 -1。

优化查询条件：
- 查询语句：

const userId = "specific_user_id";
const operationType = "specific_operation_type";
const startTime = 1609459200; // 例如开始时间戳
const endTime = 1609545600; // 例如结束时间戳

db.your_collection_name.find({
    user_id: userId,
    operation_type: operationType,
    timestamp: {$gte: startTime, $lte: endTime}
});

优化说明：
- 按照索引的顺序指定查询条件，先指定 user_id，再 operation_type，最后 timestamp。这样可以最大程度利用索引，减少全表扫描。
- 在高并发场景下，避免使用可能导致索引失效的查询操作，比如对 timestamp 使用 $not 操作符等。因为 $not 操作通常不能很好地利用索引，可能导致全表扫描，增加锁争用。
- 如果可能，尽量限制查询返回的字段，只返回必要的字段，减少数据传输量，提高查询性能。例如：

db.your_collection_name.find({
    user_id: userId,
    operation_type: operationType,
    timestamp: {$gte: startTime, $lte: endTime}
}, {_id: 0, user_id: 1, operation_type: 1, timestamp: 1});

这里 {_id: 0, user_id: 1, operation_type: 1, timestamp: 1} 表示只返回 user_id、operation_type 和 timestamp 字段，不返回 _id 字段。

通过上述索引设计和查询条件优化，可以在高并发读写的 MongoDB 应用场景中，有效提高查询性能，降低锁争用。

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面试题：MongoDB在高并发场景下的查询条件优化策略

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