面试题：MongoDB聚合框架中内存管理的基本策略有哪些

限制聚合操作内存：
- MongoDB 提供 $maxMemoryUsageMB 选项来限制聚合管道阶段使用的内存量。例如，在聚合操作中可以这样设置：
```
db.collection.aggregate([
    { $match: { /* some condition */ } },
    { $group: { _id: "$field", count: { $sum: 1 } } },
    { $maxMemoryUsageMB: 100 }
]);
```
此选项限制整个聚合管道在处理阶段使用的内存上限为 100MB。
内存使用方式：
- 排序操作：在 $sort 阶段，如果数据量较大，可能会占用较多内存。MongoDB 会尝试在内存中完成排序，如果数据量超过了 $maxMemoryUsageMB 限制，会将部分数据写入临时文件（磁盘）进行排序，这就是所谓的 “磁盘排序”。
- 分组操作：$group 阶段会在内存中构建分组结果集。如果分组键的基数较高（即不同分组值的数量多），且数据量较大，可能会消耗大量内存。MongoDB 同样会根据 $maxMemoryUsageMB 限制，在内存不足时将数据写入磁盘。

合理设置内存限制的积极影响：
- 防止内存耗尽：限制内存使用可以防止聚合操作消耗过多服务器内存，避免服务器因内存不足而出现性能问题甚至崩溃，保障系统整体稳定性。
- 优化资源分配：对于共享服务器资源的环境，合理的内存限制可以为其他进程或数据库操作留出足够的内存资源，提高整个系统的资源利用率。
内存限制可能带来的负面影响：
- 性能下降：如果设置的 $maxMemoryUsageMB 过小，可能导致频繁的磁盘读写操作。因为当内存不足以容纳数据时，MongoDB 会将数据写入磁盘，磁盘 I/O 操作的速度远低于内存操作，从而显著降低聚合性能。
- 操作失败：在极端情况下，如果内存限制过小，且数据量较大，聚合操作可能因内存不足而失败，无法返回结果。

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