我问的是一个我认为没有一个简单的黑白问题的问题，但我要问的原则是明确的。
示例情况：
假设我拥有100万册图书，我一直希望始终能够获得前100名。 让我们假设每次执行此查询时都需要执行聚合函数，这使得它有点贵。
合理的是，我不会为每个请求（每秒100-1000）运行查询，而是创建一个专门的集合，只存储每分钟左右更新的前100本书，而不是运行困难的查询每秒100次，我每分钟只运行一次，而是从一小部分书籍中抽出来，这些书籍只包含100本书而且不需要查询（只需获取所有内容）。
这是我质疑的原则。
最后，
如果是这样，我如何告诉它获取缓存的结果，以及何时重新生成缓存？
谢谢大家。
答案 0 :(得分：1)
在了解收藏细节之前，我们必须区分＆＃34; 实时数据＆＃34;相对于不要求立即和实时呈现信息的数据。 ＆＃34;实时＆＃34;的规则系统显然有很大的不同。
现在从你的例子开始。查询结果的缓存。答案不仅适用于MongoDB。数据架构师经常使用Redis或memcached（或其他缓存系统）来保存所有类型的信息。显然，这是系统和数据库可用内存的函数。您不希望通过为缓存提供过多的可用内存来削弱数据库，并且您不希望缓存因为太少而无法使用缓存。
在书本案例中，有100个顶级的，因为它肯定不是实时的努力，所以缓存查询并将缓存提供给请求是有意义的。您可以根据cron作业或根据更新标记更新缓存（您创建该标记以通知程序100已更新），然后系统将运行$aggregate在后台。
现在到前几点：
我应该为经常使用的每个查询创建专用集合吗？
是和否。这取决于必须搜索到$aggregate您的回复的数据量。再次，它还取决于你的内存限制，顺便说一句，让我在速度，内核和内存方面添加整个服务器设置。 MHO - 缓存要好得多，因为它可以避免一直读取数据。
我应该只为复杂的人做吗？ 我如何衡量哪个足够复杂，哪个足够简单，可以保留原样？
我认为任何人都不能真正为你的系统回答这个问题。复杂的查询只是$aggregate吗？或者它是$unwind然后是一大堆$group等选项？这实际上取决于数据集以及必须实际读取和筛选和操纵的信息量。它会影响你的IO，是的，再次影响你的记忆。
如果查询经常运行并且数据不经常更改，我是否应该将数据保存在服务器的内存中以供直接访问？即使它有很多数据？多少钱太多了？
请参阅上面的答案，这与您的其他问题直接相关。
最后：
在这些情况下是否有最佳做法指南？
您可以做的最好的事情是对代码中的过程进行计时，监视内存使用和限制，查看IO，研究集合上的实际读取和写入。
希望这有帮助。
答案 1 :(得分：1)
使用缓存来存储对象。例如，在Redis中使用Redis Lists
Redis列表只是字符串列表，按插入顺序排序
然后将expiry设置为timeout或specific time
现在，只要您在Redis中遇到错过，请在MongoDB中运行查询并重新填充缓存。此外，由于缓存驻留在内存中，因此与MongoDB中的专用集合相比，您的提取速度非常快。
除此之外，您无需保留专用计算机，只需将其部署在应用程序计算机中即可。