MongoDb查询耗时较长

我有一组向量 集合的大小

print vectors.count()

是

102020

当我遍历字段时

start = time.time()
for v in vectors.find({},{'vector' : 1, '_id' : 0}):
    pass
print "total time:" , end-start

总时间：5.05100011826

但是当我使用explain（）运行时，我发现查询花费的时间大大减少

print vectors.find({},{'vector' : 1, '_id' : 0}).explain()

{u'nYields'：0，u'allPlans'：[{u'cursor'：u'BasicCursor'，u'indexBounds'：{}]，u'nchunkspips'：0，u'millis'：23，u'n'：102020，u'cursor'：u'BasicCursor'，u'indexBounds'：{}，u'nscannedObjects'：102020，u'isMultiKey'：False，u'indexOnly'：False，u'nscanned'：102020}

为什么会有这么大的时差？有没有办法加快速度？ 我将所有向量加载到一个sql DB文本字段，同一个查询不到一秒钟。

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谢谢

在迭代结果时，您可能希望使用它来提高速度并减少网络跳数

start = time.time()
for v in vectors.find({},{'vector' : 1, '_id' : 0}).batch_size(1000):
    pass
print "total time:" , end-start

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我的猜测是，第二个示例仅显示mongoDB实际执行“查找”所需的速度，而前者还包括检索控制台中的每一条记录，并对其进行处理。

您可以为要查询的字段提供索引，在您的示例中，它是

“vector”

，即：

vectors.createIndex({"vector":1},{sparse:true})

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然后您可以检查查询的时间。

不是time.time（），单位为毫秒。。正常的查询需要5毫秒和23毫秒的解释？我试过了，即使批量大于我的记录集，我的性能也很糟糕。是否可以将整个数据库加载到内存中？数据都在虚拟内存中，因此通过触摸文件，可以将所有数据都放入ram中。这可能只是传输数据然后进行迭代的成本。