Question

我有一个MongoDB数据库，它有一个相当大的文档集合（13GB，大约2M文档），位于一台8GB RAM的服务器上。每个文档都有一个相对较大的文本字段（可以是整个博客文章），其他字段是关于文本内容和文本作者的数据。这是架构的样子：

{
    text: "Last night there was a storm in San Francisco...",
    author: {
        name: "Firstname Lastname",
        website_url: "http://..."
    },
    date: "201403075612",
    language: "en",
    concepts: [
        {name: "WeatherConcept", hit: "storm", start: 23, stop: 28},
        {name: "LocationConcept", hit: "San Francisco", start: 32, stop: 45}
    ],
    location: "us",
    coordinates: []
}

我打算以不同的方式查询数据：

全文搜索＆＃34;文字＆＃34;领域。所以，让我们说我的文本搜索查询是q：

db.coll.aggregate([
    {
        $match:{
            $text: {
                $search:q
            }
        }
    }
])

按作者汇总文件：

db.coll.aggregate([
    {
        $project: {
            name: "$author.name",
            url: "$author.website_url"
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: "$name",
            size: {
                $sum:1
            },
            url: {
                $first: "$url"
            }
        }
    },
    {
        $sort:{
            size:-1
        }
    }
])

按概念汇总文件：

db.coll.aggregate([
    {
        $unwind: "$concepts"
    },
    {
        $group: {
            _id: "$concepts.name",
            size: {
                $sum:1
            }
        }
    },
    {
        $sort:{
            size:-1
        }
    }
])

这三个查询还可能包括对以下字段进行过滤：日期，位置，坐标，语言，作者。

我还没有索引，所以查询运行速度非常慢。但是由于我对数据的不同方式的索引会有很大不同，这是否会排除索引作为解决方案？或者有没有办法为所有这些案例编制索引而不必对集合进行分片？基本上我的问题是：

在这种情况下，什么是一个好的索引策略？
我是否需要为作者和概念创建单独的集合？
我应该以某种方式重构我的数据吗？
我是否需要对我的收藏进行分片，或者我的8GB单服务器是否足以处理该数据？

Answer 1

你的收藏品上有索引吗？

看看以下

http://docs.mongodb.org/manual/indexes/

如果你有索引，请确保通过执行以下操作来点击它们

db.CollectionName.find({"Concept":"something"}).explain();

您还需要向我们提供有关您的设置的更多信息。服务器有多少RAM？我已经使用了一个拥有200GB的MongoDB，分别位于3个分片上。所以1GB上的13GB应该不是问题

查询在大型MongoDB数据库上运行速度非常慢

1 个答案: