面试题：复杂业务场景下MongoDB文本查询的优化与调优

Question

假设有一个电商平台的商品数据库，商品集合包含商品名称、详细描述、品牌等字段。现在面临高并发的文本查询需求，要求在查询商品名称、描述包含特定关键词的同时，还需按照品牌和销量进行排序，且要保证查询响应时间在100ms以内。请从架构设计、索引优化、查询语句优化、服务器配置等多方面阐述你的优化策略。

Answer 1

架构设计

1. 分布式架构：采用分布式系统，将数据库分布在多台服务器上，减轻单台服务器压力，提高整体处理能力。例如使用MySQL Cluster或TiDB等分布式数据库方案，以应对高并发查询。
2. 缓存层：引入缓存机制，如Redis。对于热门查询结果进行缓存，当相同查询再次出现时，直接从缓存获取数据，减少数据库查询压力。可以按照查询关键词和排序条件作为缓存的key，查询结果作为value进行存储。

索引优化

1. 组合索引：针对商品名称、描述和品牌字段创建组合索引。例如在MySQL中，可创建CREATE INDEX idx_name_desc_brand ON products (name, description, brand);这样在查询时能利用索引快速定位到符合关键词的记录，并在索引内直接按照品牌排序。
2. 全文索引：对于商品名称和详细描述这种文本字段较多的情况，使用全文索引。在MySQL中，先将表引擎改为支持全文索引的InnoDB，然后创建ALTER TABLE products ADD FULLTEXT(name, description);全文索引查询性能更好，特别是对于长文本和模糊查询。

查询语句优化

1. 尽量避免使用通配符开头：如LIKE '%keyword%'会导致全表扫描，应尽量改写为LIKE 'keyword%'。如果必须使用通配符开头，可考虑使用全文索引的MATCH AGAINST语法，如MATCH(name, description) AGAINST('keyword' IN NATURAL LANGUAGE MODE)。
2. 合理使用JOIN：如果商品销量存储在另外的表中，在进行关联查询时，要确保JOIN条件使用了索引，以提高查询效率。例如SELECT p.name, p.description, p.brand, s.sales_count FROM products p JOIN sales s ON p.product_id = s.product_id WHERE MATCH(p.name, p.description) AGAINST('keyword' IN NATURAL LANGUAGE MODE) ORDER BY p.brand, s.sales_count;

服务器配置

1. 硬件升级：增加服务器的内存，使得数据库能缓存更多的数据和索引，减少磁盘I/O。使用高速的固态硬盘（SSD），提高数据读写速度。同时，配备多核CPU，充分利用并行处理能力，应对高并发请求。
2. 数据库参数调优：根据服务器硬件资源，调整数据库的配置参数。例如在MySQL中，增大innodb_buffer_pool_size参数值，让更多的数据和索引能缓存到内存中，提高查询性能。合理调整max_connections参数，确保能处理足够多的并发连接，又不会因为连接过多耗尽系统资源。