Расскажите об индексах в MongoDB. Какие типы вы знаете и как оптимизируете запросы с их помощью?

Да, работал. Индексы в MongoDB — это специальные структуры данных, которые хранят небольшую часть данных коллекции в упорядоченном виде. Их основная цель — кардинально ускорить операции поиска и сортировки. Однако они замедляют операции записи (вставка, обновление, удаление), так как при каждом изменении документа СУБД нужно обновлять и индексы.

Основные типы индексов:

• Single Field: Индекс по одному полю. Самый простой и распространённый тип.
• Compound: Составной индекс по нескольким полям. Порядок полей в индексе критически важен! Правило ESR (Equality, Sort, Range) помогает выбрать правильный порядок: сначала поля для точного совпадения, затем для сортировки, и в конце — для диапазонных запросов.
• Multikey: Создаётся для полей, содержащих массивы. MongoDB создаёт отдельную запись в индексе для каждого элемента массива.
• Text: Для реализации полнотекстового поиска по строковым полям.
• Geospatial: Для запросов, связанных с геоданными (поиск по координатам, в радиусе и т.д.).
• TTL (Time-To-Live): Специальный индекс, который позволяет MongoDB автоматически удалять документы по истечении определённого времени.
• Unique: Гарантирует, что значения индексируемого поля (или комбинации полей) будут уникальными в коллекции.

Пример создания индекса в Go:

// Создание уникального составного индекса по полям 'username' (по возрастанию) и 'email' (по убыванию)
indexModel := mongo.IndexModel{
    Keys: bson.D{
        {Key: "username", Value: 1}, // 1 для ascending
        {Key: "email", Value: -1},    // -1 для descending
    },
    Options: options.Index().SetUnique(true),
}
_, err := collection.Indexes().CreateOne(context.Background(), indexModel)

Как я оптимизирую запросы:

1. Анализ запросов: Использую метод explain("executionStats") для анализа плана выполнения запроса. Он показывает, используются ли индексы, сколько документов было просканировано (totalDocsExamined) и сколько возвращено (nReturned). В идеале эти два числа должны быть близки.
2. Покрывающие запросы (Covered Queries): Стараюсь строить индексы так, чтобы они включали все поля, необходимые для запроса (и в find, и в projection). В этом случае MongoDB может вернуть результат прямо из индекса, не обращаясь к самим документам, что очень быстро.
3. Правильный выбор полей для индекса: Индексирую поля, по которым часто происходит фильтрация (find), сортировка (sort) и агрегация ($lookup, $group).
4. Контроль количества индексов: Избегаю создания избыточных индексов, так как каждый из них потребляет память и замедляет операции записи.