mongodb - 根据聚合结果过滤大型数据集

Question

我需要使用 MongoDB 执行某种“高级搜索”功能。这是一个运动系统，每个赛季的球员统计数据都是这样收集的:

{
  player: {
    id: int,
    name: string
  },
  goals: int,
  season: int
}

用户可以跨赛季搜索数据，例如:我想搜索从 2012 年到 2016 年赛季进球数 > 30 的球员。

我可以使用 mongodb 聚合:

db.stats.aggregate( [
 { $match: { season: { $gte: 2014, $lte: 2016 } } }
 { $group: { _id: "$player", totalGoals: { $sum: "$goals" } } },
 { $match: { $totalGoals: { $gte: 30 } } },
 { $limit: 10 },
 { $skip: 0 }
] )

工作正常，对于超过 300 万条记录的集合，速度是可以接受的。

但是，如果用户只想搜索更大的赛季范围，可以说:球员生命周期统计。聚合结果非常非常非常慢。我知道 MongoDB 必须浏览所有文档并计算 $totalGoals。

我只是想知道是否有更好的方法可以解决这个性能问题？

Answer 1

1. 您可以预先计算过去季节的数据并进行两步查询:

   a) 获取过去的数据b) 获取当前数据

2. 您可以尝试优化该查询的索引

3. 硬件:使用SSD

4. 硬件:更多内存

5. 引入分片来拆分负载