Question

这是我的第一个MongoDB项目，我还处于系统的设计阶段，所以我想知道我是否正在设计它。

我想知道是否可以在$ in选择器中使用addToSet方法，如果是，那有多贵？

例如，我有一些这样的数据：

{
    {
     Id:1,
     Groups: ["Group1", "Group2"],
     Events:["event1"]
    },
    {
     Id:2,
     Groups: ["Group2" ],
     Events:["event2"]
    },
    ,
    {
     Id:3,
     Groups: ["Group1","Group3" ],
     Events:["event1"]
    },
}

是否可以像下面那样调用它，这有多贵？

db.test.update(
  { Groups: { $in: ["Group1"] } },
   { $addToSet: {Events: [ "newEvent1", "newEvent2" ] } }
)

P.S：我认为在短时间内我会得到数百万条记录，在最坏的情况下，100万行可以属于一个组。

* P.S.S：由于查询是在list属性上，我应该添加一个索引吗？它甚至是一种正确的方法吗？

更新

也许我使用了错误的选择器，但我只想更新其组中包含group1的行。所以结果预计是这样的：

{
    {
     Id:1,
     Groups: ["Group1", "Group2"],
     Events:["event1", "newEvent1", "newEvent2"]
    },
    {
     Id:2,
     Groups: ["Group2" ],
     Events:["event2"]
    },
    ,
    {
     Id:3,
     Groups: ["Group1","Group3" ],
     Events:["event1","newEvent1", "newEvent2"]
    },
}

Answer 1

“昂贵”是一个相对术语，也取决于其他因素，例如：

配置的硬件（CPU，RAM等）
您的部署拓扑（独立，副本集或分片群集）
查询的大小（$in和$addToSet中有多少字词
其他因素

不幸的是，这些问题没有单一，简单的答案，因为其中许多问题都与工作负载有关。此外，您发布的查询只是您需要的其他查询中的一个。

话虽如此，MongoDB中的慢查询通常是由以下原因引起的：

供应不足的硬件
次优索引（索引太少，索引太多，索引覆盖不够等）
工作负载的次优架构设计

了解您的计划查询是否过于昂贵的唯一方法是查看他们的explain()输出，看看是否有任何明显的改进，例如{{1}的存在}阶段，与检查文档相比较少的返回文档（这意味着查询不够有针对性）。

您可能会发现这些链接通常包含有关优化的足够信息：

一旦优化了查询，就可以将模拟工作负载放在应用程序上了。数据库，并使用以下工具监控其性能：

并确认您为预期会看到的工作负载配置了足够的硬件。

使用带有$ in的addToSet有多贵

更新

1 个答案: