面试题：MongoDB片键在高读场景下的评估

Question

在一个以读操作占比90%的MongoDB应用场景中，你会如何选择片键来提升系统性能？阐述你的选择理由及可能面临的挑战。

Answer 1

片键选择

1. 选择与读操作查询条件相关的字段：如果读操作主要基于某个特定字段进行查询，例如时间戳、用户ID等，将这些字段选为片键。比如应用经常按时间范围查询数据，那么时间戳字段就适合作为片键。这样做的好处是，查询时可以精准定位到相关的数据片，减少跨片查询，提升查询效率。
2. 考虑字段的基数：选择基数较高（即不同值较多）的字段作为片键。例如用户ID通常具有较高的基数，这能使数据在各个分片上分布得更均匀，避免数据倾斜。

选择理由

1. 减少跨片查询：以读操作查询条件相关字段为片键，能让查询直接命中对应分片，无需在多个分片间穿梭，大大减少查询时的网络开销和处理时间。例如按时间范围查询，以时间戳为片键就可快速定位到相应时间范围的数据所在分片。
2. 数据均匀分布：高基数的片键能让数据在各分片上均匀分布。MongoDB通过哈希等方式根据片键对数据进行分片，如果片键基数低，可能导致部分分片数据量过大，而其他分片数据量过小，出现数据倾斜问题，影响整体性能。均匀分布能保证各分片负载均衡，提升系统整体处理能力。

可能面临的挑战

1. 数据倾斜：即使选择了高基数片键，仍可能出现数据倾斜。比如在按时间戳分片时，如果数据生成具有周期性，可能在某些时间段内数据量大幅增加，导致相应分片负载过高。解决方法可以是使用复合片键，例如时间戳与其他字段组合，使数据分布更均匀。
2. 写操作性能影响：由于读操作占比90%，重点优化读性能，但可能会对写操作产生一定影响。例如选择的片键如果在写操作时频繁变化，可能导致数据频繁在分片间移动，增加写操作的开销。可以通过批量写入、合理设置写入策略等方式来尽量减少这种影响。
3. 片键修改困难：一旦确定并部署了片键，后期修改片键非常困难，几乎需要重新构建整个集群。所以在选择片键前需要充分评估业务需求，确保片键能在较长时间内满足业务发展。