mongodb.find（）搜索一百万个文档的有效方法？_Mongodb_Performance_Mongoose_Database Design_Mongoose Schema

mongodb.find（）搜索一百万个文档的有效方法？

mongodb performance mongoose database-design

mongodb.find（）搜索一百万个文档的有效方法？,mongodb,performance,mongoose,database-design,mongoose-schema,Mongodb,Performance,Mongoose,Database Design,Mongoose Schema,我有一个博客帖子服务器，将包含数百万篇文章，我需要能够得到用户a写的所有文章最好的模式设计是什么 1）分离用户和文章文档，并让用户在所有百万记录中搜索用户id的文章 articles.find（{Writer\u id:User\u A.id}） 2）在用户架构中放置项目id引用。例： userSchema = { name: "name", age: "age", articles: [ {type:mongoose.Article_id}, {type:mon

我有一个博客帖子服务器，将包含数百万篇文章，我需要能够得到用户a写的所有文章

最好的模式设计是什么

1）分离用户和文章文档，并让用户在所有百万记录中搜索用户id的文章

articles.find（{Writer\u id:User\u A.id}）

2）在用户架构中放置项目id引用。例：

 userSchema = {
    name: "name",
    age: "age",
    articles: [ {type:mongoose.Article_id}, {type:mongoose.Article_id} ]
   }

然后搜索用户A并加入以取回文章。

最好保留

Writer\u id

方法并在该属性上创建索引。如果存储引用数组，则需要对

find（）

调用执行

$in

操作。这将导致您的查询从一个匹配的

Article\u id

跳到另一个。如果您有一个

Writer\u id

和为该属性构建的索引，则所有用户的文章都将存在于索引中相同的顺序“块”中，无需任何跳跃。结果是读效率大大提高了

find（）

操作

此外，文章数组方法需要频繁更新用户文档，而

Writer\u id

方法只需要插入。插入的效率令人难以置信，而频繁更新的效率相对较低。最后，一个

Article\u id

s数组可能（如果不太可能）导致达到16 MB文档大小限制。

Writer\u id

方法没有这样的限制

对于一个较小的项目，这种差异应该相对可以忽略不计，但是如果您希望实现可伸缩性，那么最好使用

Writer\u id

方法。