面试题答案
一键面试集合划分
- 商品信息集合：用于存储所有商品的详细信息。包括商品基本属性（如名称、描述、价格、库存等），还可以包含商品图片链接、规格参数等。这样划分是因为商品信息相对独立，且在电商系统中商品相关的查询、展示操作频繁，单独集合便于管理和查询。
- 用户订单集合：存储用户的订单数据。包含订单基本信息（订单编号、下单时间、用户ID等），订单明细（所购商品列表、数量、价格等）以及订单状态（待支付、已支付、已发货等）。订单数据与商品信息虽有关联，但业务场景不同，订单侧重于交易流程记录，单独成集合符合业务逻辑。
- 用户信息集合：存放用户的相关资料，如用户名、密码（加密存储）、联系方式、收货地址等。用户信息是电商系统中与用户交互的基础数据，独立集合方便对用户数据进行管理和权限控制。
命名策略
- 使用英文单词或缩写：为了便于理解和跨语言协作，集合命名尽量采用英文单词或通用缩写。例如，商品信息集合命名为
products，用户订单集合命名为orders，用户信息集合命名为users。 - 遵循语义化原则：命名要能清晰反映集合所存储的数据内容。避免使用模糊或容易产生歧义的名称，确保团队成员在看到集合名时能快速了解其用途。
- 保持一致性：整个项目中集合命名风格要统一，无论是单复数形式，还是单词的组合方式，都要有一致的规则。比如，如果使用复数形式命名集合，所有集合都应遵循此规则。
处理动态数据结构变化
- 预留字段：在设计集合结构时，对于可能发生变化的部分预留一些通用字段，例如在商品信息集合中，可以预留
custom_fields字段，以JSON格式存储可能新增的动态属性。这样当业务需求发生变化，需要添加新的商品属性时，无需修改集合结构，直接在custom_fields中添加相应的键值对即可。 - 版本控制：在文档中添加版本字段，例如
schema_version。当数据结构发生变化时，更新该版本号。在读取数据时，根据版本号采用不同的解析逻辑，确保系统能够兼容不同版本的数据结构。 - 数据迁移：当动态数据结构变化较大，无法通过预留字段或版本控制解决时，需要进行数据迁移。在迁移过程中，编写脚本将旧结构的数据转换为新结构，并更新到集合中。为了保证系统在迁移过程中的可用性，可以采用逐步迁移的策略，例如先迁移部分数据进行测试，确认无误后再全面迁移。
可能面临的挑战及应对方案
- 高并发读写性能问题
- 挑战：在高并发场景下，大量的读写请求可能导致MongoDB性能下降，出现响应延迟甚至服务不可用的情况。
- 应对方案：
- 读写分离：通过MongoDB的副本集机制实现读写分离，主节点负责写操作，从节点负责读操作，减轻主节点的负载压力，提高整体读写性能。
- 索引优化：根据业务查询需求，为集合中的常用查询字段创建合适的索引。例如，在商品信息集合中，为商品名称、价格等字段创建索引，加速查询速度。
- 缓存机制：引入缓存层，如Redis，将频繁读取的数据（如热门商品信息、用户基本信息等）缓存起来，减少对MongoDB的直接读写请求，提高系统响应速度。
- 数据一致性问题
- 挑战：在分布式环境下，由于网络延迟、节点故障等原因，可能导致数据在不同节点之间的一致性出现问题，例如读写分离场景下，从节点的数据复制可能存在延迟。
- 应对方案：
- 设置合适的写关注级别：根据业务对数据一致性的要求，在写操作时设置合适的写关注级别（如
w: "majority"），确保数据在大多数节点上成功写入，提高数据一致性。 - 定期数据校验：定期对MongoDB集群中的数据进行校验，通过对比不同节点的数据，发现并修复不一致的数据。可以使用MongoDB自带的工具或编写自定义脚本来实现数据校验功能。
- 设置合适的写关注级别：根据业务对数据一致性的要求，在写操作时设置合适的写关注级别（如
- 集合结构变化的兼容性问题
- 挑战：随着业务的发展，集合结构可能需要不断调整，如何确保新老结构的兼容性，避免对现有业务造成影响，是一个关键问题。
- 应对方案：
- 采用逐步过渡的方式：在进行集合结构变化时，采用逐步过渡的策略，先在新的业务逻辑中使用新结构，老的业务逻辑继续使用旧结构，通过版本控制等手段实现新老结构的共存，待老业务逐渐淘汰后，再完全切换到新结构。
- 提供数据迁移工具：为了方便开发人员在结构变化时进行数据迁移，提供一套数据迁移工具，该工具能够根据不同的版本号自动将旧结构的数据转换为新结构，降低开发人员的工作量和出错风险。