面试题：MongoDB复杂查询日志分析

Question

假设MongoDB查询日志中显示某个复杂聚合查询耗时较长，你会从哪些方面入手进行分析，以优化该查询性能？请列举至少3个方面并简要说明操作步骤。

Answer 1

1. 索引优化：
   • 分析聚合管道中的筛选条件，使用explain命令查看查询执行计划，确认是否有字段因缺少索引而导致全表扫描。例如，如果聚合中有$match阶段对某个字段进行筛选，查看该字段是否有索引，若没有则使用createIndex方法创建索引。
2. 聚合管道优化：
   • 减少数据量：在管道起始阶段尽量使用$match先筛选出必要的数据，避免后续阶段处理过多不必要数据。比如，如果最终要统计某类文档数量，先通过$match过滤出这类文档。
   • 调整阶段顺序：将开销大的操作尽量往后放。例如，$group操作通常开销较大，若可以先通过$match减少数据量再进行$group，则能提升性能。
3. 服务器资源检查：
   • CPU使用率：使用系统工具（如top命令）查看MongoDB服务器CPU使用率，若CPU长期处于高负载，可能需要考虑增加CPU资源或优化其他占用CPU的进程。
   • 内存使用：通过MongoDB的serverStatus命令查看内存使用情况，确认是否有足够内存缓存数据，若内存不足，可能导致频繁磁盘I/O，影响查询性能，可考虑增加内存。
4. 分片策略审查：
   • 如果是分片集群，检查分片键的选择是否合理。不合理的分片键可能导致数据分布不均衡，影响查询性能。例如，若按某个字段分片，但查询经常涉及其他字段，可能需要重新评估分片策略。
   • 查看分片集群的状态，使用sh.status()命令，确认各分片的负载是否均衡，若不均衡，考虑进行数据迁移或调整分片策略。