Question

在http://www.rethinkdb.com/docs/data-modeling/，声明：

由于之前的限制，最好保持大小将数组发布到不超过几百个文档。

如果我打算保留90天（3个月）的统计数据，并且每个日期可能包含大约10个地区的嵌入式数组。这意味着90 * 10 = 900。 900不完全是几百。

然而MongoDB relationships: embed or reference?的相关问题表明，MongoDB的限制为16mb，这意味着能够托管3000万条推文或大约250,000个典型的Stackoverflow问题作为嵌入式文档。那太多了！

然而，那就是MongoDB。 RethinkDB每个文档的限制为10mb。哪个应该还是相当高的。 RethinkDB的文档可能存在缺陷。或者还有另一个具体原因（未解释）为什么Rethinkdb建议只将它保持在几百个嵌入式数组中，即使10mb可以明显地保持不止这么多。

我所指的架构的粗略概念：

DailyStat::Campaign
[
  {
    id: '32141241dkfjhjksdlf',
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    status: 'running',
    dates: [
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          { region_name: 'America', views: 10 },
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          { region_name: 'Northern Europe', views: 10 },
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      },
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        ]
      },
      ...
    ]
  }
]

Answer 1

简短回答：

该帖子指的是每个嵌入式阵列的大小，而不是它们大小的总和。所以在你的情况下，大小只有10，这肯定会很好。

更长的anser：

在文档中拥有一个大型嵌套数组的问题（实际上只是一个大型文档，对于数组没什么特别的），如果你需要更新它会使它变慢。 RethinkDB现在不进行部分更新，因此，只要您想要更新文档，就需要读取整个磁盘并将整个内容写入磁盘。同样，如果您经常阅读文档但只关心其中的一小部分，这可能会成为一个问题。例如，如果您在文档中有一个非常大的数组，而且还有一个小字段，那么每次尝试读取小字段时都需要经常读取它，您将支付读取大数组的费用。

Answer 2

此处提到的“先前限制”是指以下内容：

使用嵌入式数组的缺点：对作者文档的任何操作都需要将所有帖子加载到内存中。对文档的任何更新都需要将整个数组重写为磁盘。

这不仅限于限制，更多是关于绩效折衷。

例如，如果您将每个用户的推文嵌入到用户表中，则可能会遇到性能问题，因为：

推文的嵌入使用户文档变大
每次插入推文时，都必须更新整个用户文档（很大）
每位用户每天可能会插入很多推文
将此乘以用户总数

另一方面，如果您将推文存储在单独的表中，则每次插入都很小且便宜。

在您的实例中，您每天都会存储统计信息。每天更新一个单个文档不应该导致任何性能问题，即使它只有几MB。

RethinkDB可以容纳超过几百个嵌入式阵列吗？

2 个答案: