Question

我目前正在使用MongoDB游标的toArray（）函数将数据库结果转换为数组：

run = true;
count = 0;
var start = process.hrtime();
db.collection.find({}, {limit: 2000}).toArray(function(err, docs){
  var diff = process.hrtime(start);
  run = false;
  socket.emit('result', {
    result: docs,
    time: diff[0] * 1000 + diff[1] / 1000000,
    ticks: count
  });
  if(err) console.log(err);
});

此操作在我的计算机上大约需要7毫秒。如果我删除.toArray（）函数，那么操作大约需要0.15ms。当然这不起作用，因为我需要转发数据，但是我想知道函数是做什么的，因为它花了这么长时间？数据库中的每个文档只包含4个数字。

最后，我希望在一个更小的处理器上运行它，比如Raspberry Pi，这里从数据库中获取500个文件并将其转换为数组的操作大约需要230毫秒。这对我来说似乎很重要。或者我只是期待太多？

有没有其他方法可以在不使用toArray（）的情况下从数据库中获取数据？

我注意到的另一件事是整个Node应用程序在获取数据库结果时显着减慢。我创建了一个简单的间隔函数，它应该每1 ms增加一次计数值：

setInterval(function(){
  if(run) count++;
}, 1);

然后我希望计数值与时间几乎相同，但是在我的计算机上16 ms的时间内，计数值为3或4.在Raspberry Pi上，计数值从未递增。什么占用了这么多CPU？监视器告诉我，当我被要求重复运行数据库查询时，我的计算机使用了27％的CPU，Raspberry Pi使用了92％的CPU和11％的RAM。

我知道这是很多问题。任何帮助或解释都非常感谢。我还是Node和MongoDB的新手。

Answer 1

db.collection.find()返回一个光标，而不是结果，打开一个光标非常快。

开始阅读光标（使用.toArray()或使用.each()或.next()遍历），实际文档正在从数据库传输给你的客户。该操作大部分时间都在占用。

我怀疑使用.each()/.next()（代替.toArray()，而不是.toArray()，其中使用了其中之一）将大大提高性能，但您可以随时尝试（谁知道）。由于{{1}}将读取内存中的所有内容，因此它可能是值得的，尽管听起来不像您的数据集那么大。

我真的认为Raspberry Pi上的MongoDB（特别是Model 1）不能很好地运行。如果您不太依赖MongoDB查询功能，则应考虑使用备用数据存储。甚至可能是内存存储（500个文档乘以4个数字听起来不像需要大量的RAM）。

node.js中MongoDB cursor.toArray（）的替代方法

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