Question

鉴于以下竞争模式与多达100,000名朋友，我有兴趣为我的需求找到最有效的。

Doc1（user_id上的索引）

{
"_id" : "…",
"user_id" : "1",
friends : {
    "2" : {
        "id" : "2",
        "mutuals" : 3
    }
     "3" : {
         "id" : "3",
         "mutuals": "1"
    }
   "4" : {
         "id" : "4",
         "mutuals": "5"
    }
}
}

Doc2（user_id＆amp; friends.id上的复合多键索引）

{
"_id" : "…",
"user_id" : "1",
friends : [
   {
        "id" : "2",
        "mutuals" : 3
    },
    {
         "id" : "3",
         "mutuals": "1"
    },
   {
         "id" : "4",
         "mutuals": "5"
    }
]}

我似乎无法找到有关子字段检索效率的任何信息。我知道mongo在内部将数据实现为BSON，所以我想知道这是否意味着投影查找是二进制O（log n）？

具体来说，给定user_id以查找是否存在具有friend_id的朋友，每个模式上的两个不同查询将如何比较？（假设上面的索引）请注意，返回的内容并不重要，只有在朋友存在的情况下才返回not null。

Doc1col.find({user_id : "…"}, {"friends.friend_id"})
Doc2col.find({user_id : "…", "friends.id" : "friend_id"}, {"_id":1})

同样令人感兴趣的是$ set修饰符的工作原理。对于模式1，给定查询Doc1col.update({user_id : "…"}, {"$set" : {"friends.friend_id.mutuals" : 5})，friends.friend_id上的查找如何工作？这是一个O（log n）操作（其中n是朋友的数量）？

对于架构2，查询Doc2col.update({user_id : "…", "friends.id" : "friend_id"}, {"$set": {"friends.$.mutuals" : 5})将如何与上述内容进行比较？

Answer 1

如果一个主要的要求是在一个漂亮的可管理包中向ui提供数据，那么

doc1更受欢迎。使用投影{}, {friends.2 : 1}

仅过滤所需数据很简单

doc2是你最强的匹配，因为你的用例不关心结果请注意，返回的内容并不重要，索引会加快获取速度。

在该doc2之上允许更清晰的语法

db.doc2.findOne({user_id: 1, friends.id : 2} )

与

db.doc1.findOne({ $and : [{ user_id: 1 }, { "friends.2" : {$exists: true} }] })

然而，在最后一个注释中，可以在doc1上创建sparse index（并使用$ exists），但是你有10万朋友的可能性 - 每个朋友需要一个稀疏索引 - 这使得这很荒谬。反对合理数量的条目说人口统计学性别[男性，女性]，年龄组[0-10,11-16,25-30，...]或更多的东西[杜松子酒，威士忌，伏特加，...]

MongoDB嵌入式vs数组子文档性能

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