在处理非常大的数据集（例如 40 亿条记录）时，MongoDB 在创建索引时可能会由于资源耗尽而崩溃。这种情况通常是由于以下原因之一引起的：

1. 内存不足：创建索引需要对数据进行排序，这可能消耗大量的内存。
2. 磁盘空间不足：索引创建需要临时存储，并最终将索引写入磁盘。
3. 操作超时或被杀死：索引创建可能耗时过长，导致操作被操作系统或管理员终止。

解决方法

1. 逐步创建索引

不要一次性为整个集合创建索引，而是分批创建。您可以使用 partialFilterExpression 或限制数据范围来减小每次操作的规模。例如：

db.collection.createIndex({ value: 1 }, { partialFilterExpression: { value: { $gte: 0, $lt: 1000000 } } });

这样可以先为数据子集创建索引，然后扩展索引范围。

2. 使用后台模式创建索引

在索引创建过程中，使用 background: true（对于 MongoDB 4.2 之前）或默认选项（MongoDB 4.2 及之后的版本索引创建默认异步）以避免锁定集合：

db.collection.createIndex({ value: 1 }, { background: true });

3. 调整 storageEngine 参数

如果使用的是 WiredTiger 存储引擎，可以尝试调整 wiredTiger 配置参数以优化索引创建。更新 mongod.conf 配置文件：

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4  # 根据系统内存调整缓存大小

然后重启 MongoDB 服务。

4. 扩展系统资源

• 确保系统具有足够的内存和磁盘空间。
• 增加磁盘 I/O 速度（例如，使用 SSD）。

5. 为大集合使用合适的分片

如果集合已经非常大，建议将其分片（sharding）。MongoDB 分片允许将数据和索引分布在多个服务器上，从而分散负载。

sh.enableSharding("Database");
sh.shardCollection("Database.collection", { value: 1 });

6. 检查日志文件

查看 MongoDB 日志文件（默认路径为 /var/log/mongodb/mongod.log 或 C:\Program Files\MongoDB\Server\<version>\log）以了解崩溃的具体原因。日志通常会提供有关内存或磁盘问题的详细信息。

7. 分批索引创建（手动分片处理）

如果不使用分片，您可以在应用程序中分批处理数据索引。示例（以 Python 为例）：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client['Database']
collection = db['collection']

batch_size = 10_000_000
start = 0
while True:
    end = start + batch_size
    result = collection.create_index(
        [('value', 1)],
        partialFilterExpression={"value": {"$gte": start, "$lt": end}}
    )
    print(f"Indexed range {start} to {end}")
    start = end
    if collection.count_documents({"value": {"$gte": start}}) == 0:
        break

8. 升级 MongoDB

确保使用最新的稳定版 MongoDB，特别是性能改进显著的版本。使用 MongoDB 5.x 或更高版本的用户可以尝试集群优化索引创建。

通过这些优化措施，您可以避免索引创建时 MongoDB 崩溃的问题。