Mongo - 优秀的Python缓存库/策略

Question

我有一个视图，它通过ORM（MongoEngine）返回大型Mongo文档列表。针对Collection的ORM查询在许多级别（排序，限制，偏移，查询过滤器等）上有所不同。但是，基础数据不会定期更新。

要显示数据，视图会将Mongo文档转换为Pythonic Dict对象。

出于缓存目的，我应该只针对MongoEngine ORM方法调用内置的hash（）函数吗？换句话说：

key = hash('Document.objects.filter(user_id__gt=5)')
value = Document.objects.filter(user_id__gt=5)

然后我会使用带有memcache后端的Django缓存API。

这似乎不是线程安全但我不确定这是一个巨大的考虑因素。我更大的担心是为每个查询变体读取/写入Memcache的开销。我想我可以将它限制在最常见的查询中。

我想最大的问题是Mongo是否需要memcache来实现这种低级功能。

Answer 1

MongoDB使用内存映射文件，底层操作系统处理来往磁盘的分页，并尽可能高效地将数据保存在内存中。如果你有额外的RAM，可以将它用于MongoDB，以最大限度地提高吞吐量并降低代码复杂性。