Join RejectionDB—优化进行地理定位、连接和分组的查询

在我的应用程序中，我有两个表：一个用于用户（带有地理空间索引“location”），另一个用于用户收到的分数（关于“userid”的二级索引）

我正试图设计一个查询，为距离特定地理位置最近的25个用户提取最新分数。见下文：

// "location" is a variable that holds r.point(lon, lat)
r
  .table('users')
  .getNearest(location, {index: 'location', maxDist: 500})
  .limit(25)
  .eqJoin(
    r.row('doc')('id'), // the getNearest returns original data inside "doc" object
    r.table('scores'),
    {index: 'userid'})
  .zip()
  .group('userid')
  .max('scoredate')

现在，我在用户表中有大约40k个用户，在分数表中有大约100k个分数。此操作的平均查询时间为50ms-100ms，我正在尽可能地改进这一点

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有人能帮我优化这个查询吗？我想让它尽可能快，因为用户/分数表在不断增长。

这看起来是我能想到的查询的最快版本。如果50-100ms太高，您可能只需要更快的硬件。如果现在速度很好，但您担心将来速度会变慢，我不会太担心，因为这两个操作都被索引了，所以它应该可以很好地扩展。

一个小优化是通过将

maxResults:25

optarg添加到

getNearest

：

.getNearest>来替换
限制（25）
（位置，{index:'location'，maxDist:500，maxResults:25}）