面试题：MongoDB片键基数优化策略

Question

在实际生产环境中，MongoDB片键基数不理想时，你会采取哪些策略来优化，以提升分片集群的性能和扩展性？

Answer 1

1. 重新评估和选择片键
   • 分析数据分布：深入研究数据的业务特性和分布规律，找出能够更均匀分散数据的字段组合作为片键。例如，如果原片键是用户ID，而数据按地区有明显聚集，可以考虑增加地区字段与用户ID组成复合片键。
   • 避免热点片键：防止使用单调递增或递减的字段（如时间戳、自增ID）作为单一片键，因为这会导致数据集中在少数几个分片上。
2. 数据预处理和均衡
   • 数据拆分：在插入数据前，根据业务逻辑将大的文档拆分成多个小的文档，使数据分布更均匀。例如，将包含大量历史订单的用户文档，按订单时间范围拆分成多个文档。
   • 手动均衡：使用MongoDB提供的sh.moveChunk命令，手动将数据从负载高的分片移动到负载低的分片，以平衡集群负载。
3. 调整分片集群配置
   • 增加分片数量：适当增加分片数量，让数据有更多的分布空间，减少单个分片的压力。但要注意过多分片会增加集群管理成本。
   • 调整副本集配置：优化副本集成员数量和分布，确保数据的高可用性和读取性能。例如，在读写负载高的场景下，增加副本集成员用于读操作。
4. 查询优化
   • 覆盖索引：创建覆盖索引，使查询能够直接从索引中获取所需数据，减少对分片数据的扫描。
   • 避免跨分片查询：尽量设计查询，使其能够在单个分片内完成，减少跨分片数据传输带来的性能损耗。例如，根据片键字段进行精确查询。