Question

好的，MongoDB专家，请看看我的收藏：

[{
  "_id" : "item_0",
  "Name" : "Item 0",
  "Description" : "Some description for this item...",
  "Properties" : {
    "a" : 5.0,
    "b" : 0.0,
    "c" : 6.0,
    "d" : 6.0,
    "e" : 2.0,
    "f" : 0.0,
    "g" : 9.0,
    "h" : 3.0,
    "i" : 4.0,
    "j" : 5.0
  }
},
{ // 5.000-10.000 more items... }
]

我使用这个聚合来乘以一组选定的属性（在本例中为a，b，c和d），然后按产品对它们进行排序：

{
    "aggregate": "item",
    "pipeline": [
        {
            "$project": {
                "_id": 1,
                "Name": 1,
                "s": {
                    "$multiply": [
                        "$Properties.a",
                        "$Properties.b",
                        "$Properties.c",
                        "$Properties.d"
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "$sort": {
                "s": -1
            }
        },
        {
            "$limit": 100
        }
    ]
}

现在这个工作正常，但是当项目和属性的数量增加时，执行聚合的时间会增加很多！

有没有更好的方法（更高效）来实现这样的目标？最高产品的搜索（一组属性的多个）必须是活泼的。如果有一种方法可以对此进行索引，使用所有不同的属性组合并将它们缓存或者其他什么？只要查询速度很快，索引就需要一段时间了！

感谢您对此事的任何帮助，我非常感激！

Answer 1

鉴于您需要更快的搜索和效率，我认为更好的方法是将Map / Reduce与输出集合一起使用（至少在Aggregation Framework支持使用集合进行输出之前）。

在您的用例中使用输出集合有几个优点。

特别是：

您可以灵活地建立索引和排序
不必为每个查询实时计算结果
您不受内联结果的16Mb BSON文档大小的限制

您可以使用merge output option进行Map / Reduce更新输出集合中的计算（实际上，这将是您的缓存）。

根据您的各种属性更新的频率，我将根据“上次更新”时间戳或其他一些标准调查增量方法，以便您确定何时需要重新计算值。这样，您可以随着集合的增长，使批量大小更易于管理。

MongoDB：通过索引加速聚合或找到不同的解决方案？

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