我对具有40k文档的集合进行了聚合查询。
{ aggregate: "REV_TABLE", pipeline: [ { $match: { r: { $lte: 1486066601 }, ISDI_ID: "17" } }, { $group: { _id: "$l", maxVer: { $max: "$r" } } } ] }
我有两个索引：{＆＃34; r＆＃34;：1}和{＆＃34; r＆＃34;：1，＆＃34; ISDI＆＃34;：1}并且后台索引已打开。 最初，当文件较小时，过去采用＆lt; 100毫秒。 现在它已经超过35k +，它的耗时超过300ms。
这是预期的吗？我猜测35k不是那么大但是为什么查询花了这么长时间才回来。
答案 0 :(得分：3)
我建议您查看Analyzing Query Performance in MongoDB的文档。
您可以在其末尾使用.explain("executionStats")运行查询（例如db.collection.aggregate(yourQuery).explain('executionStats')），然后您将获得分析查询每个部分性能的输出，包括索引扫描的时间，正在使用哪些索引等。然后，您可以采取措施来优化查询。或者，如果没有其他任何可以做的优化，那么你就会知道这只是你想要聚合的大量文档的结果。
请记住，聚合通常也适用于“管理员后端”和数据分析，并且在面向消费者的应用程序中不常使用，因为聚合很重。汇总集合只需要很长时间。
您也可以让MongoDB自动将慢查询的查询计划转储到集合中（阅读Database Profiling in MongoDB）。
例如，运行db.setProfilingLevel(1,20)会将超过20毫秒的任何操作的查询计划转储到名为system.profile的集合中。