面试题：MongoDB 2d索引与其他索引类型组合使用的场景及实现

Question

假设你的MongoDB集合中有多种数据查询需求，除了基于地理位置的2d索引查询，还需要根据时间戳和状态字段进行高效查询。请详细说明如何合理组合2d索引与其他索引类型（如单字段索引、复合索引等）来满足这些查询需求，同时阐述这样组合可能带来的影响及应对方法。

Answer 1

索引组合方式

1. 2d索引：用于地理位置查询，在创建2d索引时，确保相关地理位置字段（如坐标点字段）按照正确的格式存储，例如：

db.collection.createIndex({ location: "2d" });

2. 单字段索引：对于时间戳字段和状态字段，分别创建单字段索引。时间戳字段索引有助于快速按照时间进行排序和范围查询，状态字段索引便于根据状态值进行过滤查询。

db.collection.createIndex({ timestamp: 1 });
db.collection.createIndex({ status: 1 });

3. 复合索引：如果经常需要同时根据时间戳和状态字段进行查询，可以创建复合索引。复合索引的顺序很重要，一般将选择性高（区分度大）的字段放在前面。假设时间戳区分度大于状态字段：

db.collection.createIndex({ timestamp: 1, status: 1 });

组合带来的影响

1. 查询性能提升：合理的索引组合能够显著提升查询性能。2d索引加速地理位置查询，单字段索引和复合索引加快基于时间戳和状态的查询。在执行多条件查询时，复合索引可以减少扫描的数据量，直接定位到符合条件的文档。
2. 存储空间增加：每一个索引都会占用额外的存储空间。索引数量增多，存储需求也会相应增大，特别是在数据量较大的情况下，这可能会对存储成本和服务器磁盘空间带来压力。
3. 写操作性能下降：每次写入、更新或删除操作都需要同时更新相关的索引。索引数量越多，写操作时需要更新的索引结构就越多，从而导致写操作性能下降，尤其是在高并发写的场景下，可能成为性能瓶颈。

应对方法

1. 存储空间优化：定期评估索引的使用情况，删除那些不再使用的索引，以释放存储空间。可以通过MongoDB提供的索引分析工具（如db.collection.totalIndexSize()获取索引占用空间大小）来辅助判断。
2. 写操作性能优化：
   • 批量操作：尽量使用批量写操作代替单个写操作，这样可以减少索引更新的次数。例如，使用db.collection.insertMany()批量插入数据。
   • 合理安排写操作时间：在系统负载较低的时间段进行大量写操作，以降低对正常业务的影响。
   • 考虑部分索引：对于一些特定条件下的查询，可以创建部分索引。例如，只对状态为“active”的文档创建时间戳索引，这样可以减少索引维护的开销。

db.collection.createIndex({ timestamp: 1 }, { partialFilterExpression: { status: "active" } });