面试题：分布式系统中MongoDB数据分片时索引优化的基础策略

Question

在分布式系统中使用MongoDB进行数据分片时，简述索引优化的一些基础策略有哪些？以及为什么这些策略能提升性能？

Answer 1

索引优化基础策略

1. 基于分片键的索引：确保对分片键创建索引。因为在分片环境中，查询通常会根据分片键来定位数据，基于分片键的索引能快速定位到数据所在的分片，减少跨分片查询开销。
2. 复合索引：对于经常使用多个字段进行查询的场景，创建复合索引。复合索引可以同时利用多个字段的信息进行查询优化，减少查询所需扫描的数据量。例如，如果经常按用户ID和时间范围查询，可创建包含用户ID和时间字段的复合索引。
3. 前缀索引：对于较长的文本字段等，使用前缀索引。它使用字段的部分前缀创建索引，可显著减少索引的大小，同时在一定程度上保持查询性能，适用于只需要匹配字段前部分内容的查询。
4. 覆盖索引：设计索引时，让索引包含查询所需的所有字段。这样查询时无需再回表获取数据，直接从索引中就能获取结果，减少磁盘I/O操作。

提升性能原因

1. 减少数据扫描量：合适的索引能够快速定位到满足查询条件的数据，避免全表扫描，从而减少需要处理的数据量，提升查询速度。
2. 降低I/O开销：覆盖索引等策略减少了从磁盘读取数据的次数，因为数据可直接从索引中获取，而索引通常会加载到内存中，访问内存比访问磁盘快得多，有效降低I/O开销，提升系统性能。
3. 优化查询路由：基于分片键的索引有助于准确地将查询路由到对应的分片，减少跨分片的不必要查询，提升分布式系统的整体查询效率。