Question

我有一个必须存储大量稀疏数据的应用程序所有文件分为项目每个项目都有自己的数据库，有自己的集合和文档，但都在同一台服务器上现在我希望跨项目查询和引用更容易。

所以我正在考虑将所有数据移动到1个数据库中，让每个文档都有一个我可以查询的“项目”字段。
数据库模式将来自：

Project1 (Database)
    Task (Collection)
        {name: my_task, status: Completed, ...}

Project2 (Database)
    Task (Collection)
        {name: other_task, status: Started, ...}

类似于：

SingleDatabase
    Task (Collection)
        {name: my_task, status: Completed, project: Project1, ...}
        {name: other_task, status: Started, project: Project2, ...}

我的猜测是它会对内存，磁盘使用率和写入性能进行一些性能折衷问题在于我根本不知道它会产生多大的影响，如果它值得做的话。

问题是：
是否可以计算出此决定对服务器的影响？
类似的东西：给定X集合，X文档，X索引......服务器平均有：X / s写入速度慢，需要X更多内存..等等。

Answer 1

这是一个高度理论性的问题，“理论在绩效方面是一个不好的伴侣”。即使有一个一致的，完善的理论，它也会非常复杂，因为你必须考虑缓存（即操作有历史，没有时间可逆，需要非常详细的使用模式等。），许多非线性效应（大多数算法旨在实现一些日志（ n ）或 n 日志（ n ）行为）和不连续性'性能函数'（如果你的RAM不能再保存索引，交换开始），硬件特性（在SSD上交换比在主轴上更快）等等。

了解其行为的最快，最可靠的方法是实现它。这种实现方式可能是片状，黑客和其他方式。但是你可以在几个小时内获得良好的性能指示。

一些理论输入：

从本质上讲，使用多个数据库就像一个存储桶排序：您有一些代码可以快速识别要查询的存储桶。在这些存储桶中，索引要小一些，因此速度要快一些。另一方面，搜索时间应该随着索引大小的增加而仅增加对数。特别是对于大型馆藏，这意味着几乎没有区别。

磁盘空间将更有效地使用（除非您大量调整数据库设置），因为MongoDB将为每个数据库分配一个16MB大小的.ns文件和至少64MB的数据文件，即使您只存储一些文件。因此，如果小型数据库的数量很大，那么迁移后的磁盘占用空间应该会更好，尽管有额外的字段。

RAM占用空间的变化应该可以忽略不计，但是内存是如此错综复杂的话题，我不打赌一分钱。

MongoDB计算性能权衡

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