Mongodb 具有动态匹配条件查询的索引策略

我有一个集合，它将保存机器数据和移动数据，数据在通道上捕获，并在单个级别进行维护，无需嵌入对象，结构如下

{
    "Id": ObjectId("544e4b0ae4b039d388a2ae3a"),
    "DeviceTypeId":"DeviceType1",
    "DeviceTypeParentId":"Parent1",
    "DeviceId":"D1",
    "ChannelName": "Login",
    "Timestamp": ISODate("2013-07-23T19:44:09Z"),
    "Country": "India",
    "Region": "Maharashtra",
    "City": "Nasik",
    "Latitude": 13.22,
    "Longitude": 56.32,
    //and more 10 - 15 fields
}

{$match:{"DeviceTypeId":{"$in":["DeviceType1"]},"Timestamp":{"$gte":ISODate("2013-07-23T00:00:00Z"),"$lt":ISODate("2013-08-23T00:00:00Z")}}}

[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "DB.channel_data"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "DeviceType" : 1,
                        "Timestamp" : 1
                },
                "name" : "DeviceType_1_Timestamp_1",
                "ns" : "DB.channel_data"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "DeviceTypeParentId" : 1,
                        "Timestamp" : 1
                },
                "name" : "DeviceTypeParentId_1_Timestamp_1",
                "ns" : "DB.channel_data"
        }
]

大多数查询都是聚合查询，用于分析仪表板和实时分析，$match管道如下

{
    "Id": ObjectId("544e4b0ae4b039d388a2ae3a"),
    "DeviceTypeId":"DeviceType1",
    "DeviceTypeParentId":"Parent1",
    "DeviceId":"D1",
    "ChannelName": "Login",
    "Timestamp": ISODate("2013-07-23T19:44:09Z"),
    "Country": "India",
    "Region": "Maharashtra",
    "City": "Nasik",
    "Latitude": 13.22,
    "Longitude": 56.32,
    //and more 10 - 15 fields
}

{$match:{"DeviceTypeId":{"$in":["DeviceType1"]},"Timestamp":{"$gte":ISODate("2013-07-23T00:00:00Z"),"$lt":ISODate("2013-08-23T00:00:00Z")}}}

[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "DB.channel_data"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "DeviceType" : 1,
                        "Timestamp" : 1
                },
                "name" : "DeviceType_1_Timestamp_1",
                "ns" : "DB.channel_data"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "DeviceTypeParentId" : 1,
                        "Timestamp" : 1
                },
                "name" : "DeviceTypeParentId_1_Timestamp_1",
                "ns" : "DB.channel_data"
        }
]

或

我的许多DAL层find查询和findOne查询大多基于标准DeviceType或DeviceTypeParentId

这个集合是巨大的，并且不断增长，我使用了复合索引来支持这个查询，索引如下

{
    "Id": ObjectId("544e4b0ae4b039d388a2ae3a"),
    "DeviceTypeId":"DeviceType1",
    "DeviceTypeParentId":"Parent1",
    "DeviceId":"D1",
    "ChannelName": "Login",
    "Timestamp": ISODate("2013-07-23T19:44:09Z"),
    "Country": "India",
    "Region": "Maharashtra",
    "City": "Nasik",
    "Latitude": 13.22,
    "Longitude": 56.32,
    //and more 10 - 15 fields
}

{$match:{"DeviceTypeId":{"$in":["DeviceType1"]},"Timestamp":{"$gte":ISODate("2013-07-23T00:00:00Z"),"$lt":ISODate("2013-08-23T00:00:00Z")}}}

[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "name" : "_id_",
                "ns" : "DB.channel_data"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "DeviceType" : 1,
                        "Timestamp" : 1
                },
                "name" : "DeviceType_1_Timestamp_1",
                "ns" : "DB.channel_data"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "DeviceTypeParentId" : 1,
                        "Timestamp" : 1
                },
                "name" : "DeviceTypeParentId_1_Timestamp_1",
                "ns" : "DB.channel_data"
        }
]

现在，我们将在DeviceId上添加对匹配标准的支持，如果我采用与DeviceType相同的策略，并且DeviceTypeParentId不好，因为我用我目前的方法，我正在创建许多索引，而且大多数索引都是相同和巨大的。 因此，它们的索引是否有任何好的方法。我读过一些关于索引交叉点的文章，但不确定它会有什么帮助

---

如果我采用了任何错误的方法，请指出，因为这是我的第一个项目，也是我第一次使用MongoDB。

这些索引看起来都适合您的查询，包括您建议的新索引。就快速查询而言，支持三种查询的三个单独索引是总体上最好的选择。您可以在每个字段上放置索引，并让计划者使用索引交集，但它不如复合索引好。索引不同，因为它们支持不同的查询

我认为真正的问题是，索引的（显然）大内存占用在这一点上实际上是一个问题吗？由于分页索引和磁盘外的数据，您是否有很多页面错误？

可能有用