mongodb简单的查询速度，如果索引比可用的RAM大得多

Question

我有一个非常简单的数据结构。我们假设集合中的文档看起来像这样：

{
 _id: "...",
 indexedField: "value 1",
 ...
}

indexedField数据将被编入索引。

对我来说问题是该文件的数量将非常大。让我们想想10亿。但是处理该数据库的机器没有很多内存，可能就像4Gb，而不是更多。

我需要运行的大多数查询都是这样的：

db.collection.find({indexedField: "queryValue"}).skip(offset).limit(100)

所以问题是 - 它是否会表现良好，或者由于内存交换而表现不佳。

Answer 1

这取决于两个因素：

1. 被索引的数据字段，如果数据字段是整数，索引大小不会太大，你应该没问题。您可以通过使用基于整数的键覆盖mongodb“_id”来进行一次优化（如果它们是唯一的（请记住自动分片和未来的缩放）。

2. db.collection.find({indexedField: "queryValue"}).skip(offset).limit(100)

此查询很昂贵，并且在增加偏移量时继续变慢，因为mongodb将获取完整记录，然后执行扫描以跳过并提供LIMIT N文档。 因此，如果大量文档与“queryValue”匹配且偏移量很高，则查询将会很慢。