我需要存储一个包含大量关键字对象的集合示例：
{ key: "tokyo", someMeta: "meta.." }
db.keyword.createIndex({ key: 1 }, { unique: 1 })
我会将它用作查找词典，因此会经常调用它。
据我所知，这个查找需要O（log n）复杂度，所以从HashSet O（1）查找起来并不快。
我是否应该使用此索引查询来执行查找，还是应该从集合中查询所有对象，将其放入HashSet中，然后从该哈希集中查找？
假设我在该集合中有超过一百万个对象..
答案 0 :(得分：0)
我在大约一年前对相同的任务进行了基准测试。瓶颈不是B-tree（因为一些DBMS允许创建HASH索引），而是jdbc-driver，网络堆栈等等。
Java的原生Hashmap比Oracle / MySQL（即使是内存表），Postgres，Mongo快300-500 ++倍 - 都位于同一台服务器上。
与内存中的Mysql相比，Hashmap还需要两倍 LESS 内存。
对于有3百万条记录的地图，Hashmap大约有1GB的RAM。
另外，令人惊讶的是，Mongo并不是最快的。我预计Mongo将在DBMS中领先
RAM消费的赢家是PostgreSQL和MySQL，共有350MB，Mongo 650MB。