面试题：MongoDB多数据库与集合集群分片实践之高级难度

Question

描述在一个具有多个数据库和复杂集合结构的MongoDB集群分片系统中，如何优化查询性能，特别是跨数据库和跨集合的联合查询，同时要考虑到分片键的选择和索引策略对性能的影响。

Answer 1

1. 分片键选择

• 选择离散性好的字段：对于跨数据库和集合的联合查询，应选在多个集合中都能均匀分布数据的字段作为分片键。例如，如果联合查询经常涉及订单集合和客户集合，且订单按客户ID分布较为均匀，那么客户ID可作为分片键。这样能确保数据在各个分片上均匀分布，避免热点分片。
• 避免使用单调递增字段：像时间戳、自增ID这类单调递增字段不适合做分片键，因为新数据会持续写入到同一个分片，导致该分片负载过高，影响查询性能。

2. 索引策略

• 创建复合索引：针对跨数据库和集合的联合查询条件，创建复合索引。例如，若查询条件是订单日期和客户等级，可创建包含这两个字段的复合索引 {order_date: 1, customer_level: 1}。复合索引能显著提高查询效率，但要注意索引字段顺序，将选择性高的字段放在前面。
• 覆盖索引：尽量使用覆盖索引，即查询所需的所有字段都包含在索引中。这样MongoDB无需回表查询文档，直接从索引中获取数据，大大提高查询性能。例如，查询只需要订单ID和订单金额，可创建索引 {order_id: 1, order_amount: 1}。

3. 查询优化

• 减少跨分片查询：在设计查询时，尽量将查询条件限制在单个分片或少数分片上。如果可能，使用基于分片键的查询，让查询能直接定位到特定分片，减少跨分片数据传输开销。
• 使用聚合框架：对于复杂的联合查询，聚合框架能在数据库端高效处理数据。例如，使用 $lookup 操作符进行跨集合关联，结合 $match、$group 等操作符进行数据过滤和聚合，通过合理优化聚合管道步骤提升查询性能。
• 批量操作：尽量避免多次小查询，将多个查询合并为批量操作。例如，使用 $in 操作符一次查询多个条件，减少网络开销和查询次数。