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performance - 在一个文档中存储多个大型数组 MongoDB

coder 2023-11-04 原文

我正在创建一个具有类似 Tinder 功能的应用程序。目前，我将用户的喜欢、不喜欢和匹配存储在 3 个独立的集合中，这些集合的结构是这样的

{
  "_id" : "user1_ID",
  "matches" : [
      {
          "matchID" : "user2_ID",
          "time" : "2015-01-16 21:19:50 America/Los_Angeles"
      }
   ]
}

“_id”字段包含我们正在存储的匹配用户的 ID，“matches.matchID”字段包含与某个用户匹配的用户的 ID。 “matches.time”字段包含他们与该用户匹配时的时间戳。

Likes 和 Dislikes 集合与 matches 集合相同，只是它们包含特定用户不喜欢或喜欢的用户的 ID。

我目前遇到的问题是我需要查询所有 3 个集合，以确保我不会向用户发送他们已经喜欢、不喜欢或匹配的其他用户，因此合并这些会更容易将 3 个集合合二为一并像这样构建它:

{
  "_id" : "user1_ID",
  "matches" : [
        {
          "matchID" : "user2_ID",
          "time" : "2015-01-17 15:47:15 America/Los_Angeles"
        }
   ],
   "likes" : [
        {
          "likeeID" : "user3_ID",
          "time" : "2015-01-17 15:47:15 America/Los_Angeles"
        }
   ],
   "dislikes" : [
        {
          "dlikeeID" : "user4_ID",
          "time" : "2015-01-17 15:47:15 America/Los_Angeles"
        }
   ]
}

虽然这可能会使查询更容易，但我担心这些数组可能会变得太大并使文档太大。

存储这些数据的正确方法是什么？我读过 gridFS 有助于分解大型文档，这是可行的方法吗？如果是这样，我该如何着手实现呢？我还不太熟悉 gridFS 的工作原理。

最佳答案

这是一个很有趣的问题。虽然我认为可能有不止一种解决方案，但我想特别说明一种。我会考虑只使用您所说的一个文档，但将文档中存储的数据量保持在最低限度。

例如，您可以这样重写您的示例并节省大量字节:

{
  "_id" : "user1_ID",
  "matches" : [
        {
          "id" : "user2_ID",
          "ts" : "1421544095534"
        }
   ],
   "likes" : [
        {
          "id" : "user3_ID",
          "ts" : "1421544095534"
        }
   ],
   "dislikes" : [
        {
          "id" : "user4_ID",
          "ts" : "1421544095534"
        }
   ]
}

通过这种方法，您可以举行数千场比赛。我会计算最大值并验证它是否足够匹配给定用户。

编辑:假设每个编辑条目看起来像这样(就用完的字符数而言):

{"id" : "user2_ID", "ts" : "1421544095534"},

那大约是 44 个字节。我们可以四舍五入到 50 个字节。一个 BSON 文档可以容纳大约 320,000 个条目。

关于performance - 在一个文档中存储多个大型数组 MongoDB，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28005827/

performanceMongoDB34sectionusergridfs

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