面试题：MongoDB复杂查询场景下排序规则的配置与优化策略

Question

在一个电商数据库中，有一个集合存储了商品信息，包含字段 'product_name'、'price'、'category'、'sales_volume' 和 'rating'。现在需要查询特定 'category' 下，按照 'rating' 降序，'sales_volume' 升序排序，且 'price' 在某个价格区间内的商品列表，并且要求优化此查询以提高性能。请详细说明查询语句、索引创建策略以及任何可能的优化思路，包括考虑覆盖索引等情况。

Answer 1

查询语句

假设使用的是 MongoDB，示例查询语句如下：

db.products.find({
    category: "特定类别",
    price: { $gte: 最低价, $lte: 最高价 }
}).sort({
    rating: -1,
    sales_volume: 1
});

如果是 MySQL，查询语句如下：

SELECT product_name, price, category, sales_volume, rating
FROM products
WHERE category = '特定类别' AND price BETWEEN 最低价 AND 最高价
ORDER BY rating DESC, sales_volume ASC;

索引创建策略

1. 复合索引：

   • 对于 MongoDB，创建如下复合索引：

     db.products.createIndex({category: 1, price: 1, rating: -1, sales_volume: 1});
     

   • 对于 MySQL，创建复合索引：

     CREATE INDEX idx_category_price_rating_sales ON products (category, price, rating DESC, sales_volume ASC);
     

   • 这样的复合索引顺序很重要，前导列是 category 和 price，符合查询的 WHERE 条件，rating 和 sales_volume 用于排序。

2. 覆盖索引：

   • 在 MySQL 中，如果查询的字段只有 rating 和 sales_volume，可以使用覆盖索引来避免回表操作。例如：

     CREATE INDEX idx_cover ON products (category, price, rating DESC, sales_volume ASC, product_name, rating, sales_volume);
     

   • 这里添加了查询中涉及的其他字段，使得查询可以直接从索引中获取所有需要的数据，而不需要再回表到数据行获取。

优化思路

1. 数据分布分析：了解 category、price 等字段的数据分布情况，如果某些 category 值的记录数很少，可以考虑对这些小数据量的类别进行单独处理。
2. 分区表：如果数据量非常大，可以考虑对表按 category 或 price 进行分区，这样在查询特定 category 或 price 区间时，可以快速定位到相关分区，减少扫描的数据量。
3. 查询缓存：在应用层或数据库层面（如 MySQL 有查询缓存机制）缓存查询结果，对于相同条件的查询可以直接返回缓存结果，减少数据库的查询压力。