面试题答案
一键面试1. 分析查询语句
- 步骤：仔细查看执行复杂查询的具体语句，明确查询条件、投影字段、排序要求等。例如，对于
db.collection.find({ field1: value1, field2: { $gt: value2 } }).sort({ field3: 1 })这样的查询，分析每个条件和操作。 - 思路：了解查询的需求，为后续针对性优化索引做准备。不同的查询条件和操作对索引的要求不同，只有清楚查询内容，才能知道需要什么样的索引。
2. 评估现有索引
- 步骤：使用
db.collection.getIndexes()查看当前集合已有的索引。分析现有索引是否覆盖查询字段，例如对于上述查询，如果现有索引只包含field1，而没有field2和field3相关索引，就无法充分利用索引。 - 思路：分布式环境中，索引的布局和效果可能与单机不同。明确已有索引情况，找出索引缺失或不合理的地方，避免重复建设索引，提高索引利用率。
3. 覆盖索引优化
- 步骤：尝试创建覆盖索引，即包含查询中所有字段（包括投影字段）的索引。比如查询为
db.collection.find({ field1: value1 }).project({ field2: 1, field3: 1, _id: 0 })，创建db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: 1, field3: 1 })。 - 思路：在分布式集群中，覆盖索引可以减少数据节点间的数据传输，因为索引本身就包含了查询所需的所有数据，直接从索引中获取数据比从文档中获取更高效。
4. 复合索引调整
- 步骤：根据查询条件的联合使用情况，调整复合索引。如果查询经常是
field1和field2联合查询，应创建db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: 1 })，注意索引字段顺序，一般将选择性高（区分度大）的字段放在前面。 - 思路：分布式环境下，合理的复合索引能有效减少扫描的数据量，提高查询效率。正确的字段顺序可以使索引在查询时更快定位到数据。
5. 索引分片键关系处理
- 步骤：检查索引字段与分片键的关系。如果查询条件中的字段与分片键相关，确保索引能配合分片策略。例如，如果分片键是
shardKey，而查询经常是{ shardKey: value, otherField: value2 }，创建{ shardKey: 1, otherField: 1 }索引。 - 思路：在分布式集群中，分片键决定了数据的分布。索引与分片键配合良好，能让查询更高效地定位到相关的数据分片，减少跨分片查询的开销。
6. 索引重建与优化
- 步骤：定期对索引进行重建（如使用
db.collection.reIndex()），特别是在数据大量变动后。监控索引的使用情况，使用db.currentOp()查看哪些查询在使用索引，哪些没有使用，对未使用索引的查询进行分析和优化。 - 思路：数据变动可能导致索引碎片化，重建索引可以提高索引的性能。持续监控索引使用情况，能及时发现索引使用不当的地方，不断优化索引配置以适应不断变化的查询需求。