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我有一个包含 1 亿个几何文档的集合。
我有第二个集合,其中包含与其他每个几何相关的时间数据。这将是 365 * 96 * 1 亿或 3.5 万亿个文档。
我不想存储超过需要的 1 亿个条目 (365*96) 倍,而是希望将它们保存在单独的集合中,并在 MongoDB 中执行一种 JOIN/DBRef/Whatever I can。
首先,我想通过使用 geoIntersection 从几何集合中获取 GUID 列表。这会将其过滤到 1 亿到 5000。然后使用这 5000 个几何图形 guid,我想根据我指定的 5000 个几何图形和其他日期标准过滤 3.5 万亿个文档,并聚合数据并找到平均值。对于您指定的日期条件,剩下 5000 个几何图形和 5000 个平均值。
这基本上是我在 SQL 中所知道的 JOIN,这在 MongoDB 中是否可行,并且可以在不到 10 秒的时间内以最佳方式完成。
澄清:据我所知,这就是 DBrefs 的用途,但我读到它根本没有效率,而且处理这么多数据并不合适。
最佳答案
如果您要同时处理几何和它的时间序列数据,将它们存储在同一个文档中是有意义的。以 15 分钟为增量的 1 年数据并不是致命的——而且您绝对不希望每个时间序列条目都有一个文档!由于您可以将要操作的所有内容作为单个几何文档检索,因此这是一个巨大的胜利。请注意,这也可以让您对丢失的数据进行稀疏处理。如果数据是稀疏的,而不是索引到 35040 槽数组中,您可以对数据进行不同的编码。
不过,一大堆几何数据上的 $geoIntersects 将是一个性能问题。确保您有一些索引(如 2dsphere)以加快速度。
如果有任何方法可以在查询中构建额外的限定符,从而可以廉价地从更昂贵的搜索中排除成员,那么您可能会使事情变得更简单。比如说,搜索将在美国各州进行。您可以首先将搜索与州边界相交以查找包含地理数据的州,并使用诸如邮政编码之类的东西来限定文档。这将是对 50 个文档的快速预搜索。如果首先确定搜索边界命中 2 个州,并且地理数据记录包含一个州字段,那么您只需在查询的更昂贵的地理部分之前筛选掉 9600 万条记录(所有条件都相同)。如果您与较小的网格坐标相交,则可以在考虑地理数据之前对其进行进一步筛选。
当然,走得太远会增加开销。如果您可以正确地将系统调整到 1 亿个几何形状的密度,您可能能够将时间降低到相当低的水平。但如果不实际处理问题的具体细节,就很难知道。这么多数据可能需要一些特定的实验,而不是依赖一般的解决方案。
关于MongoDB 并将 DBRef 与空间数据一起使用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30811785/
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