面试题：MongoDB索引优化相关问题

使用 explain() 方法：
- explain() 方法可以提供查询执行计划的详细信息。例如，对于一个简单的查询：
```
db.collection.find({ field: "value" }).explain("executionStats")
```
- 查看 executionStats 中的 totalDocsExamined 和 totalKeysExamined 字段。如果 totalDocsExamined 远大于 totalKeysExamined，说明索引可能在发挥作用，但如果 totalDocsExamined 非常大，接近集合中的文档总数，可能索引不合理或未使用索引。
分析慢查询日志：
- 开启慢查询日志，通过分析日志中查询的执行时间和查询条件，找出可能存在索引问题的查询。例如，在 mongod.conf 中设置 slowOpThresholdMs 为较低的值（如100，单位毫秒），这样执行时间超过100毫秒的查询就会被记录到日志中。然后分析这些查询，看是否可以通过调整索引来优化。
查看索引使用统计信息：
- 使用 db.collection.stats() 命令查看集合的统计信息，其中包含索引相关的信息，如索引大小等。如果某个索引占用空间过大，但在查询中很少使用，可能需要考虑是否保留该索引。

添加索引：
- 例如，有一个集合 users，经常按照 age 和 name 字段进行查询：
```
db.users.createIndex({ age: 1, name: 1 })
```
- 这里的 1 表示升序索引，通过创建复合索引，可以加快按这两个字段的查询速度。
删除不必要的索引：
- 如果发现某些索引很少被使用，可以使用 db.collection.dropIndex({ indexName: 1 }) 命令删除索引。例如，有一个索引 unnecessaryIndex，确定其很少使用后：
```
db.collection.dropIndex({ unnecessaryIndex: 1 })
```
- 这样可以减少索引维护的开销和磁盘空间占用。
调整索引结构：
- 比如对于复合索引，调整字段顺序可能会影响查询性能。如果查询经常先按 name 过滤，再按 age 过滤，那么可以考虑将复合索引改为 { name: 1, age: 1 }。
重建索引：
- 有时索引可能会碎片化，影响性能。可以使用 db.collection.reIndex() 命令重建索引，以优化索引结构。例如：
```
db.users.reIndex()
```
- 这会删除原索引并重新创建，可能会提升查询性能。

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