面试题：Python实现MongoDB复合索引及多条件查询优化

Question

假设有一个MongoDB集合，文档包含 'name'、'age' 和'score' 字段。请用Python的pymongo库创建一个复合索引，使得按 'name' 升序、'age' 降序查询更高效。同时编写一个多条件查询，查询年龄大于30且分数大于80的文档，并解释为什么这个复合索引能优化此查询。

Answer 1

from pymongo import MongoClient

# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['your_database']
collection = db['your_collection']

# 创建复合索引
collection.create_index([('name', 1), ('age', -1)])

# 多条件查询
results = collection.find({
    'age': {'$gt': 30},
  'score': {'$gt': 80}
})

for result in results:
    print(result)

这个复合索引能优化此查询的原因是：虽然查询条件未完全匹配索引顺序，但MongoDB的查询优化器在某些情况下可以部分使用复合索引。在这个例子中，索引以name升序、age降序构建，查询条件中的age字段可以利用到索引中的age部分，使得查询在满足age > 30的条件时能够利用索引快速定位数据，从而提高查询效率。尽管score字段未包含在索引中，但age字段利用索引筛选数据后，后续对score字段的筛选数据量会大大减少，整体提升了查询性能。