Question

我对MongoDB中的全文搜索性能非常不满意，因此我一直在寻找现成的解决方案。在8台强大的机器（4个带冗余的分片）上分片的2500万个文档中，相对较小的集合使我看到一些查询需要10秒钟。真可怕在百灵鸟上，我直接对分片尝试了10秒的查询，看来mongos是以串行方式而不是并行地将查询发送到分片的。在这4个分片中，我发现一个分片的搜索时间为2.5秒，而其他3个分片的搜索时间均在2秒以下。总共不到8.5秒，但经过mongos花了10秒。 Facepalm。

有人可以确认对分片的这些查询正在串行运行吗？或提供其他解释？

直接查询分片有哪些陷阱？

我们使用的是4.0，查询如下：

db.items.aggregate(
[
   { "$match" : {
    "$text" : { "$search" : "search terms"}
      }
   }, 
   { "$project": { "type_id" : 1, "source_id": 1 } },
   { "$facet" : { "types" : [ { "$unwind" : "$type_id"} , { "$sortByCount" : "$type_id"}] , "sources" : [ { "$unwind" : "$source_id"} , { "$sortByCount" : "$source_id"}]}}
]
);

我之前犯了一个错误，这是发送的有问题的查询。而且我与MongoDB专家进行了交谈，并且了解到发生了很大的事情（我认为），但是很高兴看到其他人要说些什么，以便我支付赏金并将其设为官方。

Answer 1

有人可以确认对分片的这些查询正在串行运行吗？要么提供其他解释？

查询中没有分片键，查询将发送到所有分片并并行进行处理。但是，所有分片的结果都将合并到主分片中，因此它将等到最慢的分片返回。

直接查询分片有哪些陷阱？

您可能会包含孤立的文档。通过mongos进行的查询还会检查孤立的文档，以确保数据的一致性。因此，与直接从每个分片查询相比，通过mongos进行查询的开销更大。

使用Robo 3T的查询时间进行测量

使用Robo 3T无法正确测量查询时间。默认情况下，Robo 3T返回前50个文档。对于驱动程序实施，如果返回的文档数大于默认的批处理大小，则要检索所有文档，将向数据库发送getmore个请求。 Robo 3T仅给您第一批结果，即结果的子集。

要评估您的查询，请在查询中添加explain('executionStats')。性能下降可能是分片之间的数据传输。由于查询中缺少分片键，因此在合并之前必须将所有分片的结果发送到分片。总时间不仅是来自mongo引擎的查询时间（查找文档），还包括文档检索时间。

执行以下命令，您将在每个分片中看到 inputStages ，以更好地评估您的查询。

db.items.explain('executionStats').aggregate(
[
   { "$match" : {
    "$text" : { "$search" : "search terms"}
      }
   }, 
   { "$project": { "type_id" : 1, "source_id": 1 } },
   { "$facet" : { "types" : [ { "$unwind" : "$type_id"} , { "$sortByCount" : "$type_id"}] , "sources" : [ { "$unwind" : "$source_id"} , { "$sortByCount" : "$source_id"}]}}
]
);

为什么MongoDB分片的全文本搜索比通过集群管理器（mongos）实例直接搜索要快得多？

1 个答案: