面试题：MongoDB分片集群中复杂查询的优化策略

Question

给定一个MongoDB分片集群，数据按照某字段进行分片，现在要执行一个涉及多条件的复杂查询，包含范围查询、字段匹配等，描述如何通过优化查询语句、索引策略以及利用分片特性来提升查询性能？

Answer 1

优化查询语句

1. 投影优化：只选择需要的字段，减少数据传输量。例如，若只需name和age字段，查询语句为db.collection.find({ /*查询条件*/ }, { name: 1, age: 1, _id: 0 })，_id默认返回，不需要可设置为0。
2. 条件顺序：将选择性高的条件放在前面，即那些能快速过滤掉大量数据的条件。例如，若某个字段大部分文档中值都很独特，先按该字段匹配，如db.collection.find({ uniqueField: "specificValue", otherField: { $gt: 100 } })。

索引策略

1. 复合索引：根据查询条件创建复合索引。若查询包含field1的范围查询和field2的字段匹配，创建复合索引db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: 1 })。索引字段顺序很重要，范围查询字段在前，精确匹配字段在后。
2. 覆盖索引：确保索引包含查询所需的所有字段，这样查询结果可直接从索引中获取，无需回表操作。例如，查询db.collection.find({ field1: "value1", field2: { $gt: 10 } }, { field3: 1, _id: 0 })，创建索引db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: 1, field3: 1 })。

利用分片特性

1. 分片键选择：确认查询条件中的字段是否与分片键相关。若部分查询条件基于分片键，查询可直接定位到相关分片，减少跨分片查询。例如，若按user_id分片，查询db.collection.find({ user_id: "12345", status: "active" })，可快速定位到特定分片。
2. 平衡负载：确保分片集群负载均衡。定期检查分片状态，使用sh.status()命令查看各分片的数据量和负载情况。若发现不均衡，可手动触发平衡操作sh.rebalanceDatabase("databaseName")，保证查询时各分片能高效处理请求。