面试题：MongoDB部分索引在复杂查询场景下的性能优化

Question

假设存在一个包含大量文档的集合，文档结构为{ 'user_id': <string>, 'timestamp': <date>, 'content': <string>, 'category': <string> }，需要针对特定category且timestamp在一定范围内的数据进行高频查询，如何创建部分索引以优化查询性能？同时分析在高并发读写场景下，该部分索引可能面临的性能问题及解决方案。

Answer 1

创建部分索引优化查询性能

可以基于 category 和 timestamp 字段创建部分索引。例如在 MongoDB 中：

db.collection.createIndex(
    { category: 1, timestamp: 1 },
    { partialFilterExpression: { category: { $exists: true }, timestamp: { $exists: true } } }
);

这样的部分索引仅包含满足 category 和 timestamp 存在条件的文档，在查询特定 category 且 timestamp 在一定范围内的数据时能够显著提升性能，因为索引体积更小，查询时扫描的数据量也更少。

高并发读写场景下性能问题及解决方案

1. 性能问题：
   • 写操作变慢：索引维护需要额外开销，高并发写操作时，每次插入、更新或删除文档，都可能需要更新索引，导致写操作延迟增加。
   • 读操作阻塞：写操作可能会阻塞读操作，特别是在更新索引结构时，可能导致读请求等待，降低读性能。
   • 锁争用：高并发场景下，对索引的写操作可能导致锁争用，多个写操作竞争锁资源，进一步降低系统整体性能。
2. 解决方案：
   • 读写分离：采用读写分离架构，读操作从副本集读取数据，写操作则发送到主节点。这样可以减轻主节点的读压力，提高整体系统的并发性能。
   • 优化写操作：批量写入数据而不是单个写入，减少索引更新次数。例如在 MongoDB 中可以使用 bulkWrite 方法。
   • 合理设置锁粒度：如果数据库支持，尽量设置更细粒度的锁，减少锁争用范围。例如，一些数据库支持行级锁，相比表级锁能减少锁争用。
   • 异步更新索引：在高并发写场景下，可以考虑异步更新索引。即写操作先完成数据的持久化，之后通过异步任务来更新索引，减少写操作的延迟。但这种方式可能导致数据和索引在短时间内不一致，需要根据业务场景权衡。