面试题：MongoDB复杂查询场景下索引优化与监控工具的深度应用

Question

假设有一个包含数百万条文档的MongoDB集合，文档结构包含多个字段。现在需要执行一个复杂查询，涉及多字段联合查询以及范围查询。请描述如何设计索引以优化该查询性能，并且说明如何使用监控工具来验证索引优化的效果。

Answer 1

设计索引优化查询性能

1. 复合索引：
   • 对于多字段联合查询，创建复合索引。例如，如果查询条件是 field1、field2 和 field3 的联合查询，那么创建复合索引 {field1: 1, field2: 1, field3: 1}。这里数字 1 表示升序索引，若字段需要降序查询，可使用 -1。索引字段顺序很重要，将选择性高（基数大，不同值多）的字段放在前面，因为索引在匹配查询时是从左到右依次使用的。
   • 如果查询还涉及范围查询，例如 field1 范围查询，field2 和 field3 等值查询，那么复合索引应设计为 {field1: 1, field2: 1, field3: 1}。这样在进行范围查询时，索引能够更有效地利用。
2. 覆盖索引：
   • 如果查询返回的字段包含在索引中，创建覆盖索引。例如查询只需要 field1、field2 和 field3 字段，那么创建复合索引 {field1: 1, field2: 1, field3: 1}。这样 MongoDB 可以直接从索引中获取所需数据，而不需要回表操作，大大提高查询性能。

使用监控工具验证索引优化效果

1. MongoDB 自带的 Explain 工具：
   • 在查询语句后使用 .explain() 方法，例如 db.collection.find({query}).explain()。它会返回查询执行计划，包括是否使用了索引、使用了什么索引、扫描文档数、返回文档数等信息。
   • 执行计划分析：
     • IXSCAN：表示使用了索引扫描，这是理想的情况。如果查询执行计划中出现全表扫描（COLLSCAN），说明索引没有正确使用或未创建合适索引。
     • 索引选择性：查看 indexFilterSet 字段，如果为 true，说明索引有效地过滤了数据。还可以看 indexBounds 了解索引的范围使用情况。
2. MongoDB 监控命令：
   • db.currentOp()：可以查看当前数据库正在执行的操作，包括查询操作。通过观察查询的执行时间等信息，判断索引优化前后的性能变化。
   • db.serverStatus()：提供服务器的整体状态信息，包括索引使用情况（如 indexCounters 字段下的 accesses、hits、misses 等）。优化索引后，索引命中次数（hits）应该增加，而未命中次数（misses）应该减少。
3. 外部监控工具：
   • Mongostat：实时监控 MongoDB 的各种统计信息，如每秒的查询数、插入数、更新数等。在索引优化前后，可以通过观察查询相关指标的变化，评估索引优化对整体性能的影响。
   • Mongotop：用于分析 MongoDB 实例的读写操作分布，查看哪些集合或命名空间花费了最多的读写时间。通过对比索引优化前后的 mongotop 输出，判断索引优化是否减少了特定集合的查询时间。