面试题：MongoDB多文档事务中复合索引的优化策略

Question

在MongoDB多文档事务场景下，假设存在多个文档操作，且文档结构复杂，需要使用复合索引。请详细说明如何设计复合索引来最大程度优化事务执行效率，包括索引字段顺序的考量、覆盖索引的应用等方面，并举例说明。

Answer 1

索引字段顺序考量

1. 按照查询频率和选择性排序：将在 WHERE 子句中最常使用且选择性高（能筛选出较少数据）的字段放在复合索引的前面。例如，在一个电商订单系统中，订单查询经常根据用户ID和订单状态进行，且不同用户ID的订单数量差异较大，用户ID选择性高，所以复合索引可以设计为 {userId: 1, orderStatus: 1}。这样，当执行类似 db.orders.find({userId: "123", orderStatus: "completed"}) 的查询时，MongoDB 能快速定位到相关数据。
2. 遵循前缀匹配原则：复合索引遵循前缀匹配，只有当查询条件匹配索引的最左前缀时，索引才会被有效利用。例如 {a: 1, b: 1, c: 1} 索引，查询 {a: 1}、{a: 1, b: 1}、{a: 1, b: 1, c: 1} 能利用该索引，但 {b: 1} 或 {b: 1, c: 1} 则无法利用。所以在设计时要考虑常用查询的前缀模式。

覆盖索引应用

1. 定义：覆盖索引是指查询所需要的所有字段都包含在索引中，这样 MongoDB 无需回表查询文档就能返回结果，大大提高查询效率。
2. 应用场景：在多文档事务场景下，如果事务中有频繁的读操作，可以设计覆盖索引。例如，在一个博客系统中，文章列表页展示文章标题、作者和发布时间，查询语句为 db.articles.find({}, {title: 1, author: 1, publishTime: 1, _id: 0})，此时可以创建复合索引 {title: 1, author: 1, publishTime: 1}，这个索引覆盖了查询所需字段，避免了回表操作。

示例

假设有一个存储用户订单和订单详情的 MongoDB 数据库。订单文档结构如下：

{
    "_id": ObjectId("64d188a76e6e2d8f0d9e4f16"),
    "userId": "12345",
    "orderStatus": "completed",
    "orderDate": ISODate("2023-10-01T12:00:00Z"),
    "totalAmount": 100.00,
    "orderItems": [
        {
            "productId": "p1",
            "quantity": 2,
            "price": 50.00
        },
        {
            "productId": "p2",
            "quantity": 1,
            "price": 30.00
        }
    ]
}

假设经常按用户ID和订单状态查询订单，并统计总金额，可创建复合索引：

db.orders.createIndex({userId: 1, orderStatus: 1, totalAmount: 1});

这里 userId 和 orderStatus 作为最左前缀满足查询筛选需求，totalAmount 加入索引实现覆盖索引，统计时无需回表。对于订单详情中对 productId 的查询，如果频繁，可在订单详情数组内部文档上创建索引（MongoDB 支持对数组内文档字段创建索引），例如：

db.orders.createIndex({"orderItems.productId": 1});

这样在处理涉及订单详情中产品ID的操作时也能提高效率。