我的文档如下所示：
...
propA:[0, 2, 6], //Array of unique numbers of length max. ~50
propB:[2, 14, 24, 39],//Array of unique numbers of length max. ~50
propC:[1, 14, 29], //Array of unique numbers of length max. ~50
...我希望能够以这样一种方式查询它们：
- 我可以匹配具有特定属性的所有文档
- 我可以匹配所有没有特定属性的文档
例如，现在我使用查询：
mongo.db.collection('things').find({
propA:{$all:[...], $nin:[...]},
propB:{$all:[...], $nin:[...]},
propC:{$all:[...], $nin:[...]},
})但它的速度非常慢，伸缩性也非常差，因为mongo必须扫描每一份文档。
使mongo查询更快的解决方案是：
- 建立索引
- 更改文档架构
- 两者皆可
问题是我不能.createIndex({propA:1, propB:1, propC: 1})，因为mongo不接受对多个数组字段进行索引（理由很充分）。
但是当我使用另一个模式时，比如：
...
props:["a0", "a2", "a6", "b2", "b14", "b24", "b39", "c1", "c14", "c29"]
...然后在{props: 1}上创建一个索引，以上面相同的方式执行查询，如下所示：
- 第一阶段：IXSCAN，速度快得令人难以置信，但它只选择第一个属性（例如：“a0”）
- 第二阶段：FETCH非常慢，必须扫描通过IXSCAN的所有文档
所以我的问题是：
如何最有效地查询具有数组的文档？
1条答案
按热度按时间k3fezbri1#
我是OP，我想我找到了“最优”的做法：正则表达式
例如，与存储
您的商店
创建索引
.createIndex({"props": "text"})例如，要搜索包含a1、b5、b7而不包含a3、b4和c8的文档，您可以查询：
想想看，我不知道如何在几毫秒内查询一个拥有数百万文档的集合，但好的一面是它确实是。
只有一个“小”问题：
奇怪的是，如果集合的最大propA是19，而您查询了20个mongo确实扫描了所有文档，而不是使用索引，我猜一个简单的修复方法是在序列之间添加“x999”，但仍然很难看。
例如，您可以储存：
我仍然期待着更好的替代方案，确实，你不能做出像
.createIndex({"location": "2dsphere", "props": "text"})这样的复合指数。