面试题：MongoDB分组与投射在高并发写入场景下的性能优化与数据一致性处理

1. 使用分组与投射操作实现实时统计每个产品每小时的销售总额

在MongoDB中，可以使用聚合框架来实现此需求。以下是具体的聚合管道：

db.sales.aggregate([
    // 投射操作，提取需要的字段并格式化时间为小时粒度
    {
        $project: {
            productId: 1,
            saleAmount: 1,
            saleHour: {
                $dateToString: {
                    format: "%Y-%m-%dT%H:00:00Z",
                    date: "$saleTime"
                }
            }
        }
    },
    // 分组操作，按productId和saleHour分组并计算销售总额
    {
        $group: {
            _id: {
                productId: "$productId",
                saleHour: "$saleHour"
            },
            totalSaleAmount: {
                $sum: "$saleAmount"
            }
        }
    },
    // 可选投射操作，使输出格式更友好
    {
        $project: {
            productId: "$_id.productId",
            saleHour: "$_id.saleHour",
            totalSaleAmount: 1,
            _id: 0
        }
    }
]);

2. 保证在高并发写入时聚合结果的一致性

多版本并发控制（MVCC）：MongoDB从4.0版本开始支持多文档事务，利用MVCC机制，在事务内进行写入操作时，其他并发的读取操作会读取到事务开始前的版本，从而保证读取的一致性。在统计聚合时，可以在事务边界内进行操作，确保聚合结果是基于一个一致性的数据集。
写锁策略：在高并发写入场景下，可以适当调整写锁的粒度和持有时间。例如，尽量使用细粒度的锁，减少锁冲突。对于统计聚合操作，可以考虑在读取数据时获取共享锁，而写入操作获取排他锁，通过锁机制来保障数据的一致性。

3. 性能优化策略

索引优化：
- 对 productId 和 saleTime 字段建立复合索引，例如 db.sales.createIndex({ productId: 1, saleTime: 1 })。这样在聚合操作时，能够快速定位到需要的数据，提高聚合性能。
- 如果经常按某个特定条件过滤数据后再进行聚合，也可以针对过滤条件字段建立索引。
批量写入：客户端采用批量写入的方式，减少与数据库的交互次数，降低网络开销。在Node.js中，可以使用 bulkWrite 方法，例如：

const salesToInsert = [
    { "productId": ObjectId("640000000000000000000001"), "saleAmount": 200, "saleTime": ISODate("2023 - 11 - 15T14:30:00Z") },
    // 更多销售记录
];
db.sales.bulkWrite(salesToInsert.map(sale => ({ insertOne: { document: sale } })));

缓存机制：使用缓存（如Redis）来暂存部分聚合结果。对于变化频率较低的聚合数据，可以从缓存中读取，减少直接查询MongoDB的次数。定期更新缓存，以保证数据的实时性。
分布式计算：对于大规模数据的聚合操作，可以考虑使用MongoDB的分片集群，将数据分布在多个节点上进行并行计算，提高聚合性能。同时，利用MongoDB的副本集机制，提供高可用性和读扩展性。

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面试题：MongoDB分组与投射在高并发写入场景下的性能优化与数据一致性处理

知识考点

面试题答案

1. 使用分组与投射操作实现实时统计每个产品每小时的销售总额

2. 保证在高并发写入时聚合结果的一致性

3. 性能优化策略