在MongoDB'；中使用阶段之间的投影是否有内存性能优势；什么是聚合管道？
一个集合可能有多个列，每个列包含大量数据，如文章内容或图像数据等 在使用聚合管道阶段时，我假设使用投影减少字段会有好处，因此我们只将所需字段传递给后续阶段，以帮助提高内存使用率 一个简单的例子：我们需要从在MongoDB'；中使用阶段之间的投影是否有内存性能优势；什么是聚合管道？,mongodb,Mongodb,一个集合可能有多个列，每个列包含大量数据，如文章内容或图像数据等 在使用聚合管道阶段时，我假设使用投影减少字段会有好处，因此我们只将所需字段传递给后续阶段，以帮助提高内存使用率 一个简单的例子：我们需要从作者集合中查找所有没有匹配作者的文章。我会假设我们不会投射不必要的文章字段。同样的$lookup也适用于作者，我们只需要和id就可以了。演示： db.getCollection("articles").aggregate( [ { $match:
作者文章$lookupdb.getCollection("articles").aggregate(
[
{
$match: {
somecolumn: { "$ne": null, $exists: true }
}
},
{
$project: {
id: 1,
authorId: 1
}
},
{
$lookup: {
from: "authors",
let: { author: "$authorId" },
pipeline: [
{
$match: {
$expr:
{
$eq: ["$$author","$id"] }
}
},
{ $project: { id: 1, } }
],
as: "author"
}
},
{
$match: {
"author.0": {$exists: false}
}
}
]
);
allowDiskUseallowDiskUse- 使用尽可能少的阶段；更多阶段意味着文件 需要在每个阶段进行检查。这是额外的处理和维护 资源
- 避免不必要的
阶段$project - 在管道开始时指定某些阶段很重要。阶段，
和$match
只能在初始阶段使用索引。另外，$sort
和$match
如果在管道早期使用，可以减少管道中要处理的文档数量$limit - 使用
并研究查询计划，以确定是否正在使用索引（在explain
和$match
中）或是否需要为查询优化定义任何索引。请注意，索引与聚合的工作方式略有不同，而且并非所有阶段都可以使用索引$sort
因此，聚合框架可以自动重新安排某些阶段进行优化。有关更多详细信息，请参阅上的本文档。通常，您希望将$project放在最后一个阶段，以便只将所需字段返回给客户端，在某些情况下可能会重命名或重新计算它们 您不需要在管道的前面有$project来“修剪字段”，因为和只获取管道中需要的字段 下面是一个示例，通过
explaindb.foo.explain().aggregate({$group:{_id:"$fieldA", count:{$sum:1}}})
{
"stages" : [
{
"$cursor" : {
"query" : {
},
"fields" : {
"fieldA" : 1,
"_id" : 0
},
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "snv.foo",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
},
"winningPlan" : {
"stage" : "EOF"
},
"rejectedPlans" : [ ]
}
}
},
{
"$group" : {
"_id" : "$fieldA",
"count" : {
"$sum" : {
"$const" : 1
}
}
}
}
]
}
fieldA唯一需要添加早期
$project$project{“stages”：[{“$cursor”：{“query”：{“postCode”：{“$ne”：null，“$exists”：true}}，，“fields”：{“postCode”：1.0，“_id”：1.0}，“queryPlanner”：{$project{“stages”：[{“$cursor”：{“query”：{“postCode”：{“$ne”：null，$exists:true}}，“queryPlanner”：{