Question

我有一个包含数百万行的mongoDB集合，我正在尝试优化我的查询。我目前正在使用聚合框架来检索数据并根据需要对它们进行分组。我的典型聚合查询类似于：$match > $group > $ group > $project

然而，我注意到最后的部分只花了几毫秒，开始是最慢的。

我尝试仅使用$ match过滤器执行查询，然后使用collection.find执行相同的查询。聚合查询需要大约80毫秒，而查询查询需要0或1毫秒。

我在每个字段都有索引，所以我想这不是问题。什么可能出错？或者它只是聚合框架的“正常”缺点？

我可以使用查找查询而不是聚合查询，但是我必须在请求之后执行大量处理，并且可以使用$group等快速完成此过程。所以我宁愿保留聚合框架。

谢谢，

编辑：

这是我的标准：

{
    "action" : "click",
    "timestamp" : {
            "$gt" : ISODate("2015-01-01T00:00:00Z"),
            "$lt" : ISODate("2015-02-011T00:00:00Z")
    },
    "itemId" : "5"
}

Answer 1

aggregation framework的主要目的是简化对大量条目的查询，并生成少量能够为您带来价值的结果。

正如您所说，您还可以使用多个find查询，但请记住，您无法使用find查询创建新字段。另一方面，$group阶段允许您定义新字段。

如果您想要实现aggregation framework的功能，您很可能必须运行初始find（或链接几个），提取该信息并通过编程进一步操作它语言。

aggregation pipeline似乎需要更长的时间，但至少你知道你只需要考虑一个系统的性能 - MongoDB引擎。

然而，当涉及操纵从find查询返回的数据时，您很可能必须使用编程语言进一步操作数据，从而增加复杂性，这取决于编程语言的复杂性。选择。

Answer 2

您是否尝试过使用explain（）查找查询？它会让你很好地了解find（）查询将花费多少时间。您可以使用$ explain＆amp;看看索引访问是否有任何差异其他参数。

聚合框架的$ group部分也不使用索引，因此它必须处理$ match stage of aggregation framework返回的所有记录。因此，为了更好地理解查询的工作原理，请查看返回的结果集＆amp;它是否适合MongoDB处理的内存。

Answer 3

如果您对性能有所关注，那么毫无疑问，聚合是在花费时间而不是find子句。当您在多个条件下获取记录，具有查找，分组和一些有限的记录（分页）时，最好使用aggregate，同时在find查询中，当您必须获取非常大的数据集时，查询速度很快。您有一些人口，预测和没有分页，我建议使用快速的查找查询

MongoDB {aggregation $ match} vs {find} speed

3 个答案: