面试题：MongoDB与SQL在多表/集合关联场景下的查询优化

使用SQL方案

查询思路：通过users表、posts表和comments表之间的连接关系，根据用户ID查询该用户发布的帖子及其评论。
SQL语句：

SELECT 
    p.post_id, 
    p.content, 
    c.comment_id, 
    c.comment_text
FROM 
    users u
JOIN 
    posts p ON u.user_id = p.user_id
LEFT JOIN 
    comments c ON p.post_id = c.post_id
WHERE 
    u.user_id = <specific_user_id>;

性能优化：
- 在users表的user_id字段、posts表的user_id和post_id字段、comments表的post_id和user_id字段上创建索引，以加快连接和过滤速度。
- 考虑使用数据库连接池，在高并发场景下减少连接创建和销毁的开销。
数据一致性：
- 利用事务机制，确保在查询过程中数据的一致性。如果涉及到对这些表的写入操作，需要合理控制事务的边界，避免脏读、不可重复读等问题。

使用MongoDB方案

查询思路：首先根据用户ID在users集合中找到用户文档，然后使用该用户ID在posts集合中查找其发布的帖子，最后使用帖子ID在comments集合中查找相关评论。
MongoDB查询语句：

// 查找用户
const user = db.users.findOne({ user_id: <specific_user_id> });
if (user) {
    // 查找用户发布的帖子
    const posts = db.posts.find({ user_id: <specific_user_id> }).toArray();
    const postIds = posts.map(post => post.post_id);
    // 查找帖子的评论
    const comments = db.comments.find({ post_id: { $in: postIds } }).toArray();
    // 整理结果
    const result = posts.map(post => {
        const postComments = comments.filter(comment => comment.post_id === post.post_id);
        return {
            post_id: post.post_id,
            content: post.content,
            comments: postComments
        };
    });
    return result;
}

性能优化：
- 在users集合的user_id字段、posts集合的user_id和post_id字段、comments集合的post_id和user_id字段上创建索引，以加快查询速度。
- 使用聚合管道优化查询，减少多次查询带来的性能损耗。例如：

db.posts.aggregate([
    { $match: { user_id: <specific_user_id> } },
    {
        $lookup: {
            from: "comments",
            localField: "post_id",
            foreignField: "post_id",
            as: "comments"
        }
    }
]);

数据一致性：
- MongoDB 4.0及以上版本支持多文档事务，可以在需要保证数据一致性的场景下使用事务。对于查询操作，由于不涉及写入，通常不会有数据一致性问题，但如果在查询期间数据有写入操作，可能会读到部分新数据部分旧数据，可通过设置适当的读偏好（read preference）来解决，如设置为primaryPreferred，优先从主节点读取数据，以获取最新数据。

面试题：MongoDB与SQL在多表/集合关联场景下的查询优化

知识考点

面试题答案

使用SQL方案

使用MongoDB方案