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mongodb - 了解性能 : mongo aggregation vs count

coder 2023-05-05 原文

如果我进行计数查询，我会在 <2>

db.coll.find({"A":1,"createDate":{"$gt":new Date("2011-05-21"),"$lt":new Date("2013-08-21")}}).count()

这使用以下索引

db.coll.ensureIndex({"A":1,"createDate":1})

同样，有 4 列 A、B、C、D(值始终为 0 或 1)，我对其运行 4 个计数查询并在 <10>

我查看了聚合框架文档并创建了一个聚合查询来将所有 4 个总和一起计算。

db.coll.aggregate(  { $match : {"createDate":{$gt:new Date("2013-05-21"),$lt:new Date("2013-08-21")} } },
{ $group :
                         { _id:null,
                         totalA : { $sum : "$A" },
                         totalB : {$sum: "$B},
                         totalC:{$sum: "$C"},
                         totalD:{$sum: "$D"}}} 
 )

我还创建了一个索引:

db.coll..ensureIndex({"createDate":1,"A":1,"B":1,"C":1,"D":1})

根据文档，该索引涵盖了我的聚合函数。但聚合的返回时间约为 18 秒。

我在这里很困惑。是否有任何我错过的基本概念，或者背后是否有任何基本概念使聚合比计数慢。 我还担心由于要从 mongo 从代码中触发的查询数量来获取计数而产生的开销。

最佳答案

首先，虽然 2.4.8 没有记录，但您可以使用 db.runCommand 调用来运行解释:

db.runCommand({
    aggregate: "coll",
    pipeline: [      
        { $match : 
            {"createDate":{$gt:new Date("2013-05-21"),$lt:new Date("2013-08-21")} } 
        },
        { $group : { 
              _id:null,
              totalA: {$sum :"$A"},
              totalB: {$sum: "$B"},
              totalC: {$sum: "$C"},
              totalD: {$sum: "$D"}
        }} 
    ],
    explain: true
})

这将使您对正在发生的事情有所了解。

此外，主要是，您将 apples 与 oranges 进行比较。

当您对查询发出 count() 时，它使用游标结果属性来获取匹配的文档数。

在聚合下，您正在选择一个扩展匹配，然后将所有这些结果压缩成所有项目的总和。如果您最初的 $match 有 很多 个结果，那么所有这些都需要与 $sum 一起处理。

看一下解释，并尝试从概念上理解差异。聚合非常适合您通常希望它执行的操作。但也许这不是最好的用例。

关于mongodb - 了解性能 : mongo aggregation vs count，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21926993/

aggregationmongodb34codesectionmongodb-queryaggregation-frameworknosql

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