面试题：MongoDB聚合框架排序阶段的性能优化及复杂场景处理

实现思路

聚合操作：

使用 MongoDB 的聚合框架 $group 操作符来按 customer_id 对销售记录进行分组，并使用 $sum 累加 total_amount 字段，以得到每个客户的总销售额。
示例代码如下（假设使用 Node.js 和 MongoDB 驱动）：

const { MongoClient } = require('mongodb');
const uri = "mongodb://localhost:27017";
const client = new MongoClient(uri);
async function getTotalSalesPerCustomer() {
    try {
        await client.connect();
        const db = client.db('yourDatabaseName');
        const salesCollection = db.collection('sales');
        const result = await salesCollection.aggregate([
            {
                $group: {
                    _id: "$customer_id",
                    total_sales: { $sum: "$total_amount" }
                }
            },
            {
                $sort: {
                    total_sales: -1
                }
            }
        ]).toArray();
        return result;
    } finally {
        await client.close();
    }
}
getTotalSalesPerCustomer().then(console.log).catch(console.error);

性能优化 - 高并发场景：
- 索引策略：
  - 为 customer_id 和 total_amount 字段创建复合索引。在 MongoDB 中，可以使用以下命令创建索引：
```
await salesCollection.createIndex({ customer_id: 1, total_amount: 1 });
```
  - 该复合索引可以加速 $group 操作中的分组和 $sort 操作中的排序。对于分组操作，索引可以帮助快速定位到属于每个 customer_id 的文档。对于排序操作，由于索引是按照 customer_id 和 total_amount 顺序存储的，在按 total_amount 降序排序时可以利用索引结构，减少数据的扫描量。
- 读写分离：在高并发读场景下，可以使用副本集，将读操作分发到副本节点，减轻主节点的压力。在 MongoDB 中，通过配置副本集，并在应用程序中使用适当的读偏好（如 secondaryPreferred）来实现读写分离。
- 缓存机制：对于频繁查询的结果，可以使用缓存，如 Redis。在每次查询前先检查缓存中是否有相应的数据，如果有则直接返回，减少数据库的负载。当数据库中的销售数据发生变化时，及时更新缓存。

总结

通过合理利用 MongoDB 的聚合框架，结合适当的索引策略、读写分离和缓存机制，可以在高并发场景下高效地统计每个客户的总销售额并按降序排列。

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面试题：MongoDB聚合框架排序阶段的性能优化及复杂场景处理

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