Mongodb 存储和聚合向量的数据库解决方案？

我正在寻找一种解决项目数据存储问题的方法

数据：

我们有一个批处理过程，每天生成6000个大小为3000的载体。向量中的每个元素都是双精度的。对于每个向量，我们还生成诸如“国家”、“部门”、“资产类型”等标签（它是财务数据）

查询：

我们想要做的是通过每个向量的标签来查看聚合。例如，如果我们想按扇区查看向量，我们想得到一个响应，它给出了所有的唯一扇区和一个3000x1向量，它是由该扇区标记的每个元素的所有向量之和

我们的尝试：

实现一个标准化的星型模式非常简单，它有两个表，一个表有标签信息和一个ID，另一个表有“VectorDate，ID，ElementNumber，Value”，其中有一行表示每个向量的每个元素。不幸的是，考虑到数据的大小，这意味着我们每天向第二个表中添加1800万条记录。而且，由于我们的查询需要读取（并合计）所有1800万条记录，因此在磁盘读取方面，这并不是最有效的操作

示例查询：

SELECT T1.country, T2.ElementNumber, SUM(T2.Value) 
FROM T1 INNER JOIN T2 ON T1.ID=T2.ID 
WHERE VectorDate = 20140101
GROUP BY T1.country, T2.ElementNumber

我研究过NoSQL解决方案（我没有这方面的经验），但看到一些解决方案，如MongoDB，允许将整个向量存储为单个文档的一部分，但我不确定它们是否会允许我们正在尝试的高效聚合（将文档中向量的每个元素添加到其他文档向量的相应元素中）。我阅读了所需的$unwind操作，这不是很有效吗

如果有人能为我指明一个数据库解决方案的方向，帮助我们高效地解决问题，那就太好了

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谢谢！

MongoDB可以进行这些聚合，我认为这非常适合这里。它不是很多数据，因此为了日常报告的目的，我认为直接将记录作为包含3000个字段的文档插入，然后使用聚合管道计算总和就可以了。MongoDB中的单个文档有16MB的限制，但不包括你的场地很大，可以容纳3000个场地。