FastAPI

地理空间索引在日志分析中应用广泛，涉及用户登录IP定位、移动端位置轨迹和物联网设备位置上报等场景。MongoDB支持2dsphere和2d两种地理空间索引类型，分别适用于地球表面几何计算和平面地图。通过FastAPI集成，可实现地理空间数据的建模、索引创建和查询，如范围查询和地理围栏告警。性能优化策略包括复合索引和聚合管道分析。常见报错涉及坐标顺序、距离限制和GeoJSON格式解析。

FastAPI与MongoDB的异步写入优化通过Motor驱动实现非阻塞I/O操作，显著提升吞吐量。Motor驱动深度集成支持批量写入优化，使用bulk_write方法比单条插入快10倍以上。聚合管道性能调优通过索引优化策略和典型聚合场景提升查询效率。实战案例展示了构建可处理10万TPS的日志处理API，通过批量插入和异步操作实现高效日志处理。常见报错解决方案包括验证错误处理和预防建议，确保API …

MongoDB与FastAPI集成构建日志分析系统，通过Motor驱动实现异步操作，提升数据处理效率。使用Pydantic进行数据验证，配置环境变量，创建REST API端点。聚合管道用于日志统计，如按级别分组计数。索引优化策略通过创建复合索引和文本索引，显著提升查询性能。完整案例实现错误追踪和日志搜索功能。常见报错包括422验证错误和连接超时，提供具体解决方案。课后Quiz强调索引优化、高效分页 …

MongoDB索引优化与性能调优的核心策略包括：索引基础原理，如单字段、复合、唯一和TTL索引；索引创建与管理，通过FastAPI集成Motor实现；查询性能优化，使用Explain分析、覆盖查询和聚合管道优化；实战案例，如电商平台订单查询优化；常见报错解决方案，如索引创建失败、查询性能下降和文档扫描过多问题。这些策略能显著提升查询速度和系统性能。

MongoDB聚合管道是一种分阶段处理数据的流水线，通过$match、$group等阶段对文档进行特定操作，具有内存优化和原生操作的优势。聚合查询常用阶段包括$match、$group、$project等，适用于订单分析等场景。优化策略包括遵循ESR原则创建索引、使用$facet实现高效分页。常见错误如内存限制和游标配置问题，可通过添加allowDiskUse=True和正确处理游标解决。进阶技巧 …