我们将苹果应用数据存储在数据库中（http://www.apple.com/itunes/affiliates/resources/documentation/itunes-enterprise-partner-feed.html）。
我们希望针对一种类型的查询进行优化：查找符合某些条件的所有应用。标准：（1）app的平均评分; （2）应用程序评级数量; （3）app支持的设备; （4）销售应用程序的国家; （5）app的当前价格; （6）应用程序免费的日期。查询应该尽可能快。示例查询：“查找所有带有＆gt; 600评级的应用，平均5星，支持iPad和iPhone，在美国销售，并在两天前降价至0.00美元。”
基于苹果架构，每个国家都有价格信息。假设苹果支持100个国家，每个应用程序将有100个价格 - 每个国家一个。我们还需要存储每个应用程序的历史价格，这意味着具有10个价格变化的应用程序将具有1000个价格（假设100个国家/地区）。
三个问题：
1）您如何建议我们将价格数据存储在mongo中以快速查询？现在，我们正在考虑将价格存储为一系列对象。每个对象由三个元素组成：（1）日期; （2）国家; （3）价格。
2）如果我们将价格数据存储为数组中的对象，我们需要做些什么才能非常快速地对价格数据进行搜索。再一次，普通价格搜索就像是，“找到所有在美国商店再次将价格降至0.00美元的应用程序。”
3）在存储数据时我们应该注意哪些问题？
答案 0 :(得分：3)
就个人而言，我会为每日价格数据单独收集 - 每个应用程序每天1条记录（复合自然键），当天为该应用程序设置100个数字。这样，记录永远不需要增长或重新定位 - 这是一个巨大的胜利。使用适当的索引，大多数针对此集合的查询都可以很好地执行。保持字段名称较小，以便更有效地存储。
我会为应用程序“主数据”保留一个单独的集合 - 每个应用程序1条记录。在这些记录中，您可以记住应用程序免费的最新日期，最新的按国家/地区价格向量的快照，以及可能构成应用搜索选择条件的任何其他“摘要”数据的类似快照值。计算和记录这些值的汇总（如果它们可能变得昂贵）可以在方便的时候在后台执行。
希望这是一个帮助！很高兴你提前问这些问题。 ：）