Question

我有一个包含两个推文的MongoDB，一个在匹兹堡（tweet_pgh），~3条推文，一个在克利夫兰（tweet_cleveland），约有160条推文。在每个城市，我一直在尝试运行一个小的$ geoWithin查询，如下所示：

db.tweet_cleveland.find({coordinates: {$geoWithin: {$geometry:
    {type : "Polygon", coordinates : [ [ [ -81.6826, 41.5041 ], [ -81.6726, 41.5041 ], [ -81.6726, 41.4941 ], [ -81.6826, 41.5041 ] ] ] }}
}}).explain()

没问题。完成251ms，扫描13k文件，返回~2k文件。

{
    "cursor" : "S2Cursor",
    "isMultiKey" : true,
    "n" : 2070,
    "nscannedObjects" : 2070,
    "nscanned" : 13874,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 2070,
    "nscannedAllPlans" : 13874,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 4,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 251,
    "indexBounds" : {

    },
    "nscanned" : 13874,
    "matchTested" : NumberLong(11804),
    "geoTested" : NumberLong(11804),
    "cellsInCover" : NumberLong(2),
    "server" : ...
}

所以我尝试在匹兹堡做同样的事情，它的推文数量是推文数量的20倍，并假设它需要大约20倍，所以5000毫秒。

db.tweet_pgh.find({coordinates: {$geoWithin: {$geometry:
    {type : "Polygon", coordinates : [ [ [ -79.940, 40.466 ], [ -79.940, 40.465 ], [ -79.943, 40.465 ], [ -79.940, 40.466 ] ] ] }}
}}).explain()

但大约需要10分钟。（2000倍。）

{
    "cursor" : "S2Cursor",
    "isMultiKey" : true,
    "n" : 2129,
    "nscannedObjects" : 2129,
    "nscanned" : 284093,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 2129,
    "nscannedAllPlans" : 284093,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 3,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 586680,
    "indexBounds" : {

    },
    "nscanned" : 284093,
    "matchTested" : NumberLong(281964),
    "geoTested" : NumberLong(281964),
    "cellsInCover" : NumberLong(1),
    "server": ...
}

我检查过的东西：索引（它们都有一个2dsphere索引，正在两者中使用。（光标显示“S2Cursor”）。RAM（不是问题，~3gb免费）。另一个类似的集合（tweet_sf），有大约2M的推文，和tweet_pgh一样慢。。类似大小的查询（大小和返回的记录数）

任何想法为什么这么慢？ geoWithin或2dsphere索引是否存在二次或更糟的情况？谢谢！

编辑：在愚弄它一段时间之后，我能说的最好的是这只是一个非常耗时的操作。没有什么我显然做错了，只是这很难。我现在正试图迁移到PostgreSQL + PostGIS，看起来它会更快，但还没有实数。

Answer 1

所以，我回答了我的问题，尽管我还不知道为什么它会变慢。但我知道真正的问题的答案，这是＆＃34;我现在该怎么办？＆＃34;

答案是，迁移到Postgres / PostGIS。

做了一些基准测试：http://ilessendata.blogspot.com/2015/04/mongodb-vs-postgresql-for-geo-queries.html如果你想了解更多，但简而言之，它看起来像geo＆＃34;在这个框中找到所有内容＆＃34; Postgres上的查询速度提高了1-2个数量级（如果你按坐标索引和聚类）。

祝你好运，未来的StackOverflowers偶然发现了这种挫败感。

MongoDB简单的geoWithin查询在3M文档上需要10分钟

1 个答案: