我有一组用户文档,每个用户可以拥有一组任意属性。每个用户都与应用文档相关联。以下是一个示例用户:
{
"appId": "XXXXXXX",
"properties": [
{ "name": "age", "value": 30 },
{ "name": "gender", "value": "female" },
{ "name": "alive", "value": true }
]
}
我希望能够根据用户的属性值查找/统计用户。例如,找到app X的所有用户,其具有属性Y> 10和Z等于真。
我在这个集合db.users.ensureIndex({ "appId": 1, "properties.name": 1, "properties.value": 1})
上有一个复合,多键索引。该索引适用于单个条件查询,例如:
db.users.find({
appId: 'XXXXXX',
properties: {
$elemMatch: {
name: 'age',
value: {
$gt: 10
}
}
}
})
以上查询在< 300毫秒,拥有1M用户。但是,当我尝试添加第二个条件时,性能会大幅下降(7-8s),explain()
输出表明正在扫描整个索引以完成查询("nscanned" : 2752228
)。
查询
db.users.find({
appId: 'XXXXXX',
properties: {
$all: [
{
$elemMatch: {
name: 'age',
value: {
$gt: 10
}
}
},
{
$elemMatch: {
name: 'alive',
value: true
}
}
]
}
})
解释
{
"cursor" : "BtreeCursor appId_1_properties.name_1_properties.value_1",
"isMultiKey" : true,
"n" : 256,
"nscannedObjects" : 1000000,
"nscanned" : 2752228,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1018802,
"nscannedAllPlans" : 2771030,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 21648,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 7425,
"indexBounds" : {
"appId" : [
[
"XXXXX",
"XXXXX"
]
],
"properties.name" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
],
"properties.value" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
]
},
"filterSet" : false
}
我认为这是因为Mongo无法创建合适的边界,因为我正在寻找布尔值和整数值。
我的问题是:有没有更好的方法来构建我的数据,或修改我的查询以提高性能并更好地利用我的索引?是否可以指示mongo分别处理每个条件,生成适当的边界,然后执行结果的交集,而不是扫描所有文档?或者mongo不适合这种用例吗?
答案 0 :(得分:2)
我知道这是一个老问题,但我认为在没有"名称"的情况下构建数据会好得多。和"价值"标记:
{
"appId": "XXXXXXX",
"properties": [
{ "age": 30 },
{ "gender: "female" },
{ "alive": true }
]
}