面试题答案
一键面试1. 索引设计
为了高效查询每个传感器的第一次和最近一次测量值，我们需要在 sensorId 和 collectionTime 字段上创建复合索引。这样的索引结构可以加速按照 sensorId 进行分组，以及按照 collectionTime 排序查找最早和最晚的数据。
db.sensorData.createIndex({ sensorId: 1, collectionTime: 1 });
2. 聚合策略
使用MongoDB的聚合框架 $group 操作符对传感器数据按 sensorId 进行分组。在分组过程中，利用 $min 和 $max 操作符分别找出每个传感器的最早和最晚的 collectionTime 对应的测量值。然后在客户端计算比率。
const pipeline = [
{
$group: {
_id: "$sensorId",
firstValue: { $min: "$value" },
lastValue: { $max: "$value" }
}
}
];
const result = db.sensorData.aggregate(pipeline);
result.forEach((doc) => {
const ratio = doc.lastValue / doc.firstValue;
console.log(`Sensor ${doc._id} ratio: ${ratio}`);
});
3. 分布式计算框架（可选）
由于数据量非常大且是分布式集群环境，可以考虑使用Apache Spark结合MongoDB Connector来处理数据。Spark可以充分利用集群资源并行处理数据，提高计算效率。
- 引入依赖：如果使用Maven构建项目，在
pom.xml中添加以下依赖。
<dependency>
<groupId>org.mongodb.spark</groupId>
<artifactId>mongo-spark-connector_2.12</artifactId>
<version>3.0.1</version>
</dependency>
- Spark代码示例：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
object SensorRatio {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Sensor Ratio Calculation")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val sensorData = spark.read
.format("mongodb")
.option("uri", "mongodb://<your - uri>/<your - database>.sensorData")
.load()
val result = sensorData.groupBy("sensorId")
.agg(min("value").as("firstValue"), max("value").as("lastValue"))
.withColumn("ratio", col("lastValue") / col("firstValue"))
result.show()
spark.stop()
}
}
4. 性能优化和数据一致性
- 性能优化：
- 索引：上述创建的复合索引可以大大加快查询速度，尤其是在大集群环境下。
- 分布式计算：使用Spark等分布式计算框架，可以并行处理数据，提升计算效率。
- 批量操作：在写入传感器数据时，尽量使用批量写入操作，减少与数据库的交互次数。
- 数据一致性：
- Write Concern：在写入数据时，可以设置合适的
writeConcern来确保数据的一致性。例如，设置writeConcern为majority，表示数据需要写入大多数副本集成员后才返回成功，这样可以保证较高的数据一致性。 - Read Concern：在读取数据时，设置合适的
readConcern。例如，设置readConcern为majority，可以确保读取到的数据是大多数副本集成员上已提交的数据。
- Write Concern：在写入数据时，可以设置合适的