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mongodb 'count' 查询很慢

转载 作者:IT老高 更新时间:2023-10-28 13:17:17 26 4
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大家,我使用的是 mongodb 2.4.6 版本和 windows 2008 64 位。

我有一个包含两百万条记录的集合,需要在客户端进行搜索和分页。

db.products.find({"catalogs":1205}).skip().limit() is very fast .

但是当计算总记录数时:

db.products.find({"catalogs":1205},{"_id":1}).count() is too slow.

>> 442312 records.

>>[log] Sat Sep 28 00:20:01.566 [conn10] command products.$cmd command: { count: "products", query: { catalogs: 1205.0 }, fields: { _id: 1.0 } } ntoreturn:1 keyUpdates:0 locks(micros) r:460681 reslen:48 460ms

这个count命令耗时是460ms,太慢了。如果我们有很多请求那就太可怕了。

我为“目录”字段创建了索引,但无法使用 $inc 命令,因为查询可能非常复杂。

我在谷歌上搜索了一些类似的问题,发现这个“计数”性能错误已经在 mongodb 2.4 版本中修复。

来自 http://docs.mongodb.org/manual/release-notes/2.4-overview/

Improvements to count provide dramatically faster count operations. Counting is now up to 20 times faster for low cardinality index based counts.

有什么方法可以提高计数?谢谢。

更新一些信息

> db.products.getIndexes()
[
{
"v" : 1,
"key" : {
"_id" : 1
},
"ns" : "products.products",
"name" : "_id_"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"catalogs" : 1,
"created" : -1
},
"ns" : "products.products",
"name" : "catalogs_1_created_-1"
}
]

查询和耗时:

>db.products.find({"catalogs":1205},{"_id":1}).limit(20)
>>Tue Oct 01 15:39:19.160 [conn2] query products.products query: { catalogs: 1205.0 } cursorid:277334670708253 ntoreturn:20 ntoskip:0 nscanned:21 keyUpdates:0 locks(micros) W:5045 r:1017 nreturned:20 reslen:704 1ms

查询解释:

>db.products.find({"catalogs":1205},{"_id":1}).explain()

{
"cursor" : "BtreeCursor catalogs_1_created_-1",
"isMultiKey" : true,
"n" : 451466,
"nscannedObjects" : 451466,
"nscanned" : 451466,
"nscannedObjectsAllPlans" : 451466,
"nscannedAllPlans" : 451466,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 2,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 2969,
"indexBounds" : {
"catalogs" : [
[
1205,
1205
]
],
"created" : [
[
{
"$maxElement" : 1
},
{
"$minElement" : 1
}
]
]
},
"server" : "WIN-O47CO6C2WXY:27017"

}

最佳答案

这个计数查询不是特别快的原因是它必须扫描索引中的 451466 个条目才能对条目进行计数。换句话说,您的查询相对于满足查询的条目的索引和大小而言不是很有选择性。

关于mongodb 'count' 查询很慢,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19063843/

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