面试题：MongoDB全文搜索索引与其他存储系统在文本检索场景的对比及融合

Question

在文本检索场景下，MongoDB的全文搜索索引与传统关系型数据库（如MySQL的全文索引）以及专门的搜索引擎（如Elasticsearch）相比，各自的优缺点是什么？如果业务场景既要利用MongoDB的文档存储优势，又要实现高性能的文本检索，你会如何考虑将MongoDB全文搜索索引与其他存储系统或搜索引擎进行融合？请详细阐述架构设计和数据同步策略。

Answer 1

优缺点对比

1. MongoDB全文搜索索引
   • 优点：与MongoDB文档存储天然集成，便于在文档数据上直接建立索引进行搜索，无需额外复杂的数据转换。对于已经使用MongoDB作为数据存储的项目，引入全文搜索相对容易。
   • 缺点：相比专门的搜索引擎，其搜索功能和性能可能受限，在大规模文本数据、复杂查询（如跨字段复杂逻辑组合查询）时表现不佳。对中文等非拉丁语系语言的支持可能不如专门搜索引擎完善。
2. MySQL全文索引
   • 优点：成熟稳定，在传统关系型数据库场景下应用广泛，对于结构化数据与文本数据混合存储的场景，与其他数据库功能协同性好。对多种语言的支持有一定基础。
   • 缺点：相比专门搜索引擎，全文搜索性能在大规模文本数据量下表现较弱。索引维护成本相对较高，尤其是数据频繁更新时。架构灵活性不如MongoDB这类非关系型数据库。
3. Elasticsearch
   • 优点：强大的全文搜索功能，支持复杂查询、多语言处理、分布式架构，可扩展性强，适合大规模文本数据的高效检索。拥有丰富的插件和生态，能方便地进行定制和扩展。
   • 缺点：增加了系统架构的复杂性，需要额外的运维成本来管理Elasticsearch集群。与文档存储的集成不像MongoDB自身索引那样紧密，数据同步和一致性维护需要额外工作。

架构设计

1. 数据存储层：使用MongoDB存储文档数据，充分利用其文档存储优势，如灵活的Schema、易于扩展等。
2. 全文搜索层：引入Elasticsearch作为专门的全文搜索服务。将MongoDB中的文档数据同步到Elasticsearch，在Elasticsearch中建立相应的索引结构，以实现高性能的文本检索。
3. 应用层：应用程序通过API同时与MongoDB和Elasticsearch交互。对于文档的读取和写入操作，直接与MongoDB进行交互；对于文本检索需求，通过Elasticsearch的API进行查询，获取相关文档的ID，再根据ID从MongoDB中获取完整的文档数据。

数据同步策略

1. 实时同步：利用MongoDB的Change Streams功能，监听数据库的插入、更新和删除操作。当有数据变化时，将相关文档的变更实时推送到Elasticsearch。可以使用Kafka等消息队列作为中间桥梁，将MongoDB的变更消息发送到Kafka主题，Elasticsearch通过消费Kafka消息来更新索引。这样可以确保数据的实时一致性，适用于对数据实时性要求较高的场景。
2. 定时同步：对于一些对实时性要求不那么高的场景，可以采用定时任务的方式进行数据同步。例如，每隔一定时间（如1小时），从MongoDB中读取增量数据（通过记录上次同步的时间戳来确定增量范围），然后批量更新到Elasticsearch中。这种方式实现相对简单，但可能会存在一定的数据延迟。
3. 双写模式：在应用层，当数据发生变化时，同时向MongoDB和Elasticsearch进行写入操作。这种方式虽然能保证数据一致性，但对应用代码的侵入性较大，且可能由于网络等原因导致两边写入不一致的情况，需要额外的重试和补偿机制。