Question

我是mongo数据库中的新手，使用此

的cynttly crating web app

db.element.aggregate([{
  "$match": {
    "versions.branch": branch
  }
}, {
  "$match": {
    "$or": [{
      "doctype": "10921"
    }, {
      "doctype": "10926"
    }, {
      "doctype": "10943"
    }, {
      "doctype": "10945"
    }, {
      "doctype": "13162"
    }, {
      "doctype": "1521"
    }, {
      "doctype": "15281"
    }, {
      "doctype": "15282"
    }, {
      "doctype": "15283"
    }, {
      "doctype": "15284"
    }, {
      "doctype": "15291"
    }, {
      "doctype": "15372"
    }, {
      "doctype": "15431"
    }, {
      "doctype": "1545"
    }, {
      "doctype": "1550"
    }, {
      "doctype": "1551"
    }, {
      "doctype": "1555"
    }, {
      "doctype": "15514"
    }, {
      "doctype": "15516"
    }, {
      "doctype": "15517"
    }, {
      "doctype": "15518"
    }, {
      "doctype": "15519"
    }, {
      "doctype": "1553"
    }, {
      "doctype": "15542"
    }, {
      "doctype": "17402"
    }, {
      "doctype": "19009"
    }, {
      "doctype": "19055"
    }, {
      "doctype": "19073"
    }, {
      "doctype": "19082"
    }, {
      "doctype": "19083"
    }, {
      "doctype": "19812"
    }, {
      "doctype": "2134"
    }, {
      "doctype": "2400"
    }, {
      "doctype": "2401"
    }]
  }
}, {
  "$match": {
    "prefix": {
      "$ne": "500"
    }
  }
}, {
  "$sort": {
    "id": 1
  }
}, {
  "$unwind": "$versions"
}, {
  "$match": {
    "versions.branch": branch
  }
}, {
  "$unwind": "$versions.labels"
}, {
  "$group": {
    "_id": {
      "$toUpper": "$_id"
    },
    "id": {
      "$addToSet": "$product_name"
    },
    "max": {
      "$max": "$versions.name"
    },
    "author": {
      "$addToSet": "$versions.author"
    },
    "labels": {
      "$addToSet": "$versions.labels"
    },
    "branch": {
      "$addToSet": "$versions.branch"
    },
    "level": {
      "$addToSet": "$level"
    },
    "vob": {
      "$addToSet": "$vob"
    },
    "Name": {
      "$addToSet": "$_id"
    },
    "is_product": {
      "$addToSet": "$is_product"
    },
    "prefix": {
      "$addToSet": "$prefix"
    },
    "decclass": {
      "$addToSet": "$doctype"
    },
    "product_number": {
      "$addToSet": "$versions.product_number"
    },
    "status": {
      "$addToSet": "$versions.status"
    },
    "revision": {
      "$addToSet": "$versions.revision"
    },
    "variant": {
      "$addToSet": "$versions.variant"
    }
  }
}, ])

网页应用很慢，想要加快，你能建议我做什么，创建哪些索引，查询顺序好吗？或任何其他sugesttion。我创建了索引

db.element.ensureIndex({product_name: 1, doctype: 1, prefix: 1})

我是否使用compund index或其他？当我试图创建索引时

db.element.ensureIndex({versions.branch: 1, doctype: 1, prefix: 1})

Thu Jun 20 09:45:54.983 JavaScript execution failed: SyntaxError: Unexpected token .

Answer 1

您可以在此处执行以下操作：

首先，使用$ in而不是$或。

其次，MongoDB只能为你的第一场比赛使用索引，所以你必须决定（通过试用）两场比赛中的哪一场更好。目标是尽可能快地查询，并且通过管道的文档更少。为此，您需要执行以下操作：

首先，创建三个索引：

db.element.ensureIndex( { 'versions.branch' : 1 } );
db.element.ensureIndex( { 'doctype' : 1 } );
db.element.ensureIndex( { 'prefix' : 1 } );

然后运行以下三个查询并注意“cursor”，“n”，“nScanned”和“ms”字段：

branch = "nameofbranch"; // guessing here
db.element.find( "versions.branch": branch ).explain();
db.element.find( "doctype" { $in: [ "15281", "15282" .... ] } ).explain();
db.element.find( "prefix": { $ne: "500" } ).explain();

对于最后一个查询，您会注意到“cursor”是“BasicCursor”，因为$ ne查询无法使用索引。

另外两个将显示“ms”，“n”和“nScanned”的各种值。 “ms”是运行查询所花费的时间。如果这大致相同，那么请查看“n”和“nScanned”值之间的差异。我期望并猜测“versions.branch”查询的差异为0.对于“doctype”查询，它可能会有所不同。如果“ms”不是大致相同，那么将$ match作为汇总管道中最快的$ match子句。

如果速度（“ms”）相同，请检查“n”值。如果“前缀”查询的“n”表示“5”而“versions.branch”查询的“n”是“500”那么这意味着“前缀”查询的结果更好，因为更少文件被退回。在这种情况下，将它作为您的第一个$ match子句汇总。如果“versions.branch”少得多，请将其作为第一个$ match子句使用。

如何加快mongo查询速度

1 个答案: