大型数据集上的 MongoDB 子文档查询性能

Posted 2023-03-11

【中文标题】大型数据集上的 MongoDB 子文档查询性能

【英文标题】：MongoDB Subdocument Query Performance on Large Dataset

【发布时间】：2017-07-16 00:37:26

【问题描述】：

我在 MongoDB 中为对话创建了一个模式，其中消息存储为对话对象中的对象数组。

Conversation 
     company_id:  type:ObjectId, index: true ,
     messages: [
                  _id:  type: ObjectId, index: true 
     ]

我有一个查询，它根据数组中发送的第一条消息（从应用程序的另一部分发送）的 company_id 和 _id 查找对话。

Conversation.findOne( company_id: c_id, messages._id: firstMessage )

理论上，如果一家公司有 1 亿个对话，并且每个对话有 100 万条消息，那么查询子文档会有多少性能问题，而不是我将第一个消息 id 存储在主文档中仅记录和查询基础对象？

Conversation 
     company_id:  type:ObjectId, index: true ,
     firstMessage_id:  type:ObjectId, index: true ,
     messages: [
                  _id:  type: ObjectId, index: true 
     ]


Conversation.findOne( company_id: c_id, firstMessage_id: firstMessage )

提前感谢您的帮助。

【参考方案1】：

如果您的个人消息为 100 万条，我会将它们完全保存在一个单独的集合中，并使用 3.4 版中聚合框架的 $lookup 来为您提供结果。当然，我会假设两个集合中都有适当的索引，并且使用适当的过滤器来匹配公司。

【讨论】：

马里奥，谢谢你的回答。实际上，我将消息作为一个单独的集合，其中 id 存储在对话中，但是我更想知道对象查找与子对象查找的查询计算。