面试题：复杂业务场景下MongoDB副本集索引创建的权衡与实践

Question

假设在一个高并发、数据量巨大且读写操作频繁的复杂业务场景中，涉及多种查询条件组合的需求。请阐述如何在MongoDB副本集中创建索引，以平衡读性能、写性能以及副本集的整体稳定性，同时说明在实践过程中可能遇到的挑战及解决方案。

Answer 1

索引创建策略

1. 复合索引：
   • 分析常见的查询条件组合，将经常一起用于查询的字段组合成复合索引。例如，如果业务经常按user_id和timestamp查询，可创建{user_id: 1, timestamp: 1}的复合索引，其中1表示升序， -1表示降序。这样能显著提升相关查询的读性能。
   • 复合索引的顺序很关键，应将选择性高（即唯一值多）的字段放在前面，以减少索引扫描的范围。
2. 覆盖索引：
   • 对于某些查询，若查询结果所需的字段都包含在索引中，创建覆盖索引。例如，查询只需要user_name和email字段，且经常按user_id查询，可创建{user_id: 1, user_name: 1, email: 1}的覆盖索引。这样MongoDB无需再从文档中读取数据，直接从索引就能返回结果，大大提高读性能。
3. 部分索引：
   • 当业务中有特定条件下的频繁查询时，使用部分索引。比如，只对status为“active”的文档经常查询，可创建部分索引{status: 1, other_query_field: 1} {partialFilterExpression: {status: "active"}}。部分索引减少了索引的大小和维护成本，从而对写性能影响较小。
4. 平衡读写性能：
   • 写操作会更新索引，过多的索引会严重影响写性能。因此要避免创建不必要的索引。定期评估业务需求，删除不再使用的索引。
   • 对于写密集型操作，可在写入前暂时禁用索引，写入完成后再重新创建索引，但这种方式可能会在短时间内影响读性能，需谨慎使用。

副本集整体稳定性

1. 索引同步：
   • 在副本集中，主节点上的索引创建和更新操作会同步到从节点。为确保副本集整体稳定性，要监控索引同步过程。可使用rs.printReplicationInfo()和rs.printSlaveReplicationInfo()命令查看复制信息，确保从节点能及时跟上主节点的索引更新。
   • 当副本集成员出现网络故障或重启后重新加入时，要检查索引是否同步完整。可通过比较主从节点上索引的统计信息（如db.collection.getIndexKeys()）来确认。
2. 负载均衡：
   • 合理配置副本集成员的优先级，将读操作尽量分配到从节点上，减轻主节点的压力。可使用rs.conf()和rs.reconfig()命令调整副本集配置，设置不同成员的优先级，如{ "_id" : 0, "host" : "primary.example.com:27017", "priority" : 2 }，{ "_id" : 1, "host" : "secondary1.example.com:27017", "priority" : 1 }等。这样高优先级节点更可能成为主节点，而读操作可分布到低优先级的从节点上。

实践中可能遇到的挑战及解决方案

1. 索引膨胀：
   • 挑战：随着数据量增长，索引占用的磁盘空间可能过大，导致磁盘空间不足，影响系统性能。
   • 解决方案：定期对索引进行分析和优化，删除不必要的索引。使用db.collection.totalIndexSize()命令查看索引占用的空间大小。考虑使用更紧凑的索引结构，如前缀索引，对于长字符串字段，只取前面几个字符作为索引，减少索引大小，但要注意平衡查询性能。
2. 索引维护影响性能：
   • 挑战：创建、删除或重建索引时，会消耗大量系统资源，影响读写性能，在高并发场景下尤为明显。
   • 解决方案：选择系统负载较低的时间段进行索引维护操作。对于大型集合的索引操作，可采用分批次的方式进行。例如，对于海量数据的集合，可先对部分数据创建索引，逐步完成整个集合的索引创建，避免一次性操作对系统造成过大压力。
3. 索引失效：
   • 挑战：当查询条件发生变化，或者数据分布改变时，原有的索引可能不再有效，导致查询性能下降。
   • 解决方案：定期对查询性能进行监控，使用explain()方法分析查询计划，查看索引是否被正确使用。例如，db.collection.find({query_condition}).explain("executionStats")。如果发现索引未被使用或使用效率低，根据新的业务需求重新评估和调整索引结构。