面试题：MongoDB索引对象和数组在高并发读写场景下的优化

索引优化策略

复合索引：
- 对于基于多个字段的组合条件查询，创建复合索引。例如，如果经常按field1、field2和field3组合查询，创建索引db.collection.createIndex({field1: 1, field2: 1, field3: 1})。索引字段顺序很重要，应将选择性高（即值的唯一性高）的字段放在前面，以提高查询效率。
覆盖索引：
- 尽量使用覆盖索引，即查询所需要的所有字段都包含在索引中。这样查询时MongoDB可以直接从索引中获取数据，而不需要回表操作，减少磁盘I/O。例如，如果查询field1、field2，且field3的值不关心，可以创建索引db.collection.createIndex({field1: 1, field2: 1})，然后查询db.collection.find({field1: value1, field2: value2}, {field1: 1, field2: 1, _id: 0})。这里_id默认会在索引中，如果不需要显示返回，可设置为0。
数组索引：
- 对于数组内元素的查询，创建数组索引。例如，如果文档中有数组arrayField，且经常查询数组中包含某个值的文档，可创建索引db.collection.createIndex({"arrayField": 1})。对于嵌套数组或需要更复杂查询的数组结构，可能需要使用多键索引等更高级的技术。
部分索引：
- 当写操作频繁且某些查询只针对部分数据时，使用部分索引。例如，只对status为"active"的文档进行特定查询，可创建部分索引db.collection.createIndex({field1: 1}, {partialFilterExpression: {status: "active"}})。这样可以减少索引维护成本，提高写性能，同时不影响特定查询的读性能。

平衡读写性能与减少锁争用

读写分离：
- 利用MongoDB的副本集功能，将读操作分配到从节点。在应用程序配置中，设置读偏好为secondaryPreferred或secondary，这样大部分读操作会从从节点获取数据，减轻主节点的压力，减少读写锁争用。例如在Node.js中使用mongodb驱动：
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
const uri = "mongodb://primary:27017,secondary1:27017,secondary2:27017/?replicaSet=myReplicaSet&readPreference=secondaryPreferred";
const client = new MongoClient(uri);
```
合理使用索引：
- 避免创建过多不必要的索引，因为每个索引都需要额外的磁盘空间和维护成本。过多索引会增加写操作时的锁争用，因为每次写操作都可能需要更新多个索引。定期评估索引的使用情况，删除不再使用的索引，可使用db.collection.totalIndexSize()查看索引占用空间，以及db.collection.find().explain("executionStats").queryPlanner.winningPlan.inputStage.indexName查看查询使用的索引。

相关配置与参数

副本集配置：

在副本集配置文件中，可以调整成员节点的优先级，例如：

{
    "_id": "myReplicaSet",
    "version": 1,
    "members": [
        {
            "_id": 0,
            "host": "primary:27017",
            "priority": 2
        },
        {
            "_id": 1,
            "host": "secondary1:27017",
            "priority": 1
        },
        {
            "_id": 2,
            "host": "secondary2:27017",
            "priority": 1
        }
    ]
}

优先级高的节点更有可能成为主节点，可根据读写负载合理分配优先级。

MongoDB配置文件：
- 在mongod.conf中，可以调整storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数，设置WiredTiger存储引擎的缓存大小。适当增大缓存可以提高读写性能，因为更多的数据和索引可以缓存在内存中，减少磁盘I/O。例如：
```
storage:
    wiredTiger:
        engineConfig:
            cacheSizeGB: 2
```
- 还可以调整operationProfiling相关参数来监控和分析读写操作性能，例如：
```
operationProfiling:
    mode: "slowOp"
    slowOpThresholdMs: 100
```
- 这里设置了只记录执行时间超过100毫秒的慢操作，通过分析这些慢操作来进一步优化索引和查询。

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面试题：MongoDB索引对象和数组在高并发读写场景下的优化

知识考点

面试题答案

索引优化策略

平衡读写性能与减少锁争用

相关配置与参数