面试题：MongoDB索引对查询性能的影响及常用监控工具

Question

请阐述MongoDB中索引是如何影响查询性能的，并列举至少两种用于监控MongoDB索引与查询性能的工具，简要说明它们的工作原理。

Answer 1

MongoDB索引对查询性能的影响

1. 加速查询：索引类似书籍的目录，能快速定位文档位置。例如，对集合users的email字段建立索引后，查询email为特定值的文档时，MongoDB可通过索引快速找到目标文档，避免全集合扫描，极大提升查询速度。
2. 影响排序：若查询包含排序操作，且排序字段有索引，MongoDB可利用索引直接按序返回文档，提升排序效率。如按age字段升序查询用户，若age字段有索引，排序速度更快。
3. 复合索引：可组合多个字段创建复合索引。查询条件与复合索引顺序匹配时，能显著提升查询性能。例如，复合索引按first_name和last_name顺序创建，查询条件为{"first_name": "John", "last_name": "Doe"}时，可利用该复合索引快速定位。
4. 覆盖索引：若查询所需字段都包含在索引中，MongoDB无需回表获取文档，直接从索引获取数据，减少I/O操作，提高查询性能。

监控MongoDB索引与查询性能的工具

1. MongoDB Explain
   • 工作原理：在查询语句后使用explain()方法，MongoDB会返回查询执行计划。执行计划包含查询选择的索引、扫描的文档数量、查询执行的各个阶段等详细信息。通过分析这些信息，可了解查询是否有效利用索引，以及是否需要优化索引或查询语句。例如，db.users.find({"email": "[e-mail]"}).explain()会返回此查询的执行计划。
2. MongoDB Profiler
   • 工作原理：MongoDB Profiler可记录数据库操作的详细信息，包括查询语句、执行时间、是否使用索引等。通过设置不同的级别（0 - 不记录，1 - 记录慢查询，2 - 记录所有操作），可根据需求收集性能数据。这些数据存储在system.profile集合中，可通过查询该集合分析索引使用和查询性能情况。例如，查询慢查询可执行db.system.profile.find({millis: {$gt: 100}})，查找执行时间超过100毫秒的查询。