Question

我有一个问题，如何在mongoDb中存储一些碰巧很大且大小定期变化的简单数据。

我想存储每个用户“收件箱”中的所有threadId。

threadIds是看起来像“ 168849c793fa996a”的字符串。用户拥有10,000+（〜400KB）或什至偶尔多达50,000+（〜2MB）的threadId可能很常见。

我的应用程序有助于清除收件箱（删除和排序邮件）

我将使用这些信息来了解用户收件箱的当前状态，即哪些邮件已被删除以及哪些新邮件已到达。

因此，数组将每隔半更新一次，并且每次更新时其大小可能都会发生显着变化。

这给我留下了两个关于如何存储数据的想法

如果我这样存储文档：

{
  _id: ObjectID,
  userId: String,
  threadIds: [String]
}

a。使用db.collection.findOne（）可以轻松查询threadId数组。

b。使用db.collection.updateOne（）（或者也许是db.collection.deleteOne（）和db.collection.insertOne（）来进行更新很容易，以避免文档大小的巨大波动）。

但是...

c。我已经读过，对于数据库而言，如此大小的文档发生根本改变是不利的

d。我的经验是，如果页面上有几个这样大小的文档，则其中包含10,000+个字符串的数组可使Compass挂起〜10-15秒，而如果尝试查看该数组则挂起20-30秒在包含它的文档中。（尽管当调用findOne（）时，我的应用程序本身加载数据的速度非常快。）

如果我这样存储文档：

{ _id: ObjectID, userId: String, threadId: String }

a。通过使用带有userId索引的db.collection.find（）。distinct（{userId：userId}）查询，可以很容易地获得所有threadId的数组。

b。这似乎与许多较小文档的mongoDb方法更加内联，并且在Compass用户界面内更加友好。

但是...

c。更新信息会稍微困难些，因为每次更新时我都必须使用db.collection.deleteMany（）和db.collection.insertMany（）。
d。这会给我的应用增加少量到中等的额外复杂性。

考虑到数组中保存的数据大小在〜5KB到2MB之间波动，而且每次查询时我可能总是需要整个数组。我可以代表，存储和更新这些数据的最佳方式（最“正确”）是什么？

MongoDb大型数组与许多小型文档各有一个数组项

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