面试题：MongoDB复杂多条件匹配与性能优化

Question

有一个大型的用户活动日志集合，每个文档记录了用户的'user_id'（用户ID）、'event_type'（事件类型）、'event_time'（事件发生时间）以及其他一些相关信息。现在需要查询出在过去一周内，特定用户组（例如user_id以'group1_'开头）发生的特定事件类型（如'login'和'purchase'）的所有记录，并且查询操作要尽可能优化性能。请阐述详细的查询思路并写出对应的MongoDB查询语句以及可能涉及到的索引优化策略。

Answer 1

查询思路

1. 筛选时间范围：确定过去一周的时间范围，获取当前时间并减去一周时间，以此作为查询的时间下限。
2. 匹配用户组：针对user_id进行筛选，只选择以group1_开头的用户。
3. 匹配事件类型：筛选出event_type为login和purchase的记录。

MongoDB查询语句

假设event_time字段存储的是日期类型：

// 获取当前日期
var currentDate = new Date(); 
// 计算一周前的日期
var oneWeekAgo = new Date(currentDate - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000); 

db.user_activity_logs.find({
    user_id: { $regex: '^group1_' },
    event_type: { $in: ['login', 'purchase'] },
    event_time: { $gte: oneWeekAgo }
});

索引优化策略

1. 复合索引：创建一个复合索引，将user_id、event_type和event_time组合在一起。这样可以显著提升查询性能，因为查询条件中同时涉及这三个字段。

db.user_activity_logs.createIndex({ user_id: 1, event_type: 1, event_time: 1 });

索引顺序很重要，应按照查询条件中过滤性最强的字段在前的顺序排列。在这个场景下，user_id相对event_type和event_time过滤性更强，所以放在最前面，其次是event_type，最后是event_time。 2. 覆盖索引：如果查询中只需要返回少数几个字段，可以考虑覆盖索引。即创建的索引包含查询需要返回的所有字段，这样MongoDB可以直接从索引中获取数据，而无需回表操作，进一步提升查询效率。但如果查询需要返回很多字段，覆盖索引可能会导致索引文件过大，反而影响性能，所以要权衡使用。