我想要完成的事情:我查询其中包含大量文档的集合(对话)。对于集合中的每个文档/对话，我想查询另一个集合(用户)，以查看是否存在与该对话中的ID属性匹配的现有用户记录。所以基本上我想看看是否存在附加到对话的用户的用户记录。Users={uid:someNumber,一堆其他属性};我知道这是node.js异步特性的问题。我一直在尝试使用async.js通过回调来解决这个问题。但我想我可能弄错了，或者没有正确使用它。问题是对话数组中的每个对话项都在查询一个项目，但是，因为“保存”尚未完成，“查找”查询永远看不到有记录已经插入。这是我的代码。也许我在做一些明显错误的事情？所以本质上，检查se
我有一个基于MongoDB的数据库，里面有大约10万到50万个文本文档，而且这个集合还在不断增长。系统应支持按文档的不同字段进行查询，例如标题、类别、重要性等该系统是一个近乎实时的系统，每5-10分钟获取一次新文档。为了提高查询的性能，为文档的每个经常查询的字段(字段类型:小文本、数字、日期)定义一个单独的索引是否是个好主意？或者还有其他提高MongoDB查询性能的最佳实践？ 最佳答案 您应该根据您试图查找的结果使用/制作索引。为您在不同时间尝试查找的不同字段设置不同的索引是个好主意。但请记住，索引会占用您的RAM。你做索引越多，它
我需要遍历对象ID列表，找到一个用户，然后修改json对象并返回它。我研究了bluebird，但下面的代码没有按照我的意愿执行。返回后好像修改了json对象。我尝试返回user["test"]="lol"但它只返回“test”的值，而我需要整个更新的json。Promise.map(['5781635026d6fad4486d81e9','578296e31029e27b4ea53e9d'],function(i){returnUser.findOneAsync({_id:i}).then(function(user){user["test"]="lol";returnuser;});
我有一个MongoDB查询，运行时间过长，但它:仅扫描6个对象点击索引持续花费约1500毫秒(没有分页或其他占用)mongostat中的索引miss%为0它出现在分析器中(没有explain())，我不明白为什么这么慢。有什么想法吗？gimmebar:PRIMARY>db.assets.find({owner:"123",avatar:false,private:false}).sort({date:-1}).explain(){"cursor":"BtreeCursorowner_1_avatar_1_date_-1","nscanned":6,"nscannedObjects":6
异步编程是一种通过线程经济实现Web服务器可扩展性的方法，因此很少的非阻塞线程可以处理许多同时发生的请求。例如，Node.js使用异步操作仅使用单个线程即可实现可伸缩性。我目前正在使用数据库MongoDb，它是官方的C#驱动程序，尚不支持异步操作。因此，我正在考虑使用一个简单的生产者/消费者队列来处理mongodb请求，以减少阻塞线程的数量。这是通过让线程池线程在队列中插入数据库请求然后让它们继续执行其他任务来完成的。该队列还有一个专用线程执行实际的数据库请求，当请求返回结果时，结果将移交给线程池线程。但是，我现在想知道在使用线程池时是否有必要使用队列(通过C#4.0中的TPL和任务)
我最近将我的MongoDB数据库从WindowsServer迁移到了CentOS。版本是2.4.9。我注意到我通过_id字段检索记录的速度很慢!我在周末运行了一个修复数据库，但没有解决问题。我有这种通过ID检索记录的方法(使用IN运算符)(使用springdatamongodb1.4.1.RELEASE):@OverridepublicMapfindAsMapIds(finalString[]ids,finalComponentType...comps){if(null==ids||0==ids.length){returnnull;}Mapresult=newHashMap();fi
我一直在使用mongostats来诊断我的mongodb实例中的整体事件。我如何使用它来诊断性能问题/降级？我真正有兴趣深入了解的一个字段是锁定百分比和基于所有其他字段结果的预期行为。我觉得这个功能有点含糊，需要进一步完善。 最佳答案 锁定的%是全局写锁(记住，mongo有一个进程范围的写锁)在每个样本中被占用的时间百分比。当您增加写入次数(插入、更新、删除、db.eval()等)时，该百分比会增加。高值意味着数据库花费大量时间被锁定以等待写入完成，结果是在释放锁之前无法完成任何查询。因此，整体查询吞吐量将减少(有时会显着减少)。“
我遇到了一个非常奇怪的问题。我正在导入一些大的xml文件并将它们存储到mongoDB中。该算法是一个典型的异步循环:doLoop=function(it,callback_loop){if(it现在(代码突然没有任何显着变化)在执行循环时出现以下错误:events.js:72thrower;//Unhandled'error'event^Error:connectEADDRNOTAVAILaterrnoException(net.js:901:11)atconnect(net.js:764:19)atnet.js:842:9atdns.js:72:18atprocess._tickCa
我在偶尔的更新查询中得到非常高的“nscanned”数字，而“nscannedObjects”相对较低。我从mongodb日志中获取这些数字，作为慢速查询自动记录的一部分(这些更新需要100毫秒到500毫秒之间的任何时间)。更新后的集合有198K个项目，大小刚刚超过100MB。它有许多不同的字段(超过30个)，以及这些字段及其组合的31个索引。这是来自MongoDB.log的完整条目-包括查询和结果:2014-09-22T11:55:22.507+0000[conn45755]updatemydatabase.mycollectionquery:{_id:ObjectId('53d13
我正在从事一个项目，该项目记录跨多个地区的商品价格历史记录，并且我计划将数据存储在mongodb集合中。由于我对mongodb比较陌生，所以我很好奇对于大量数据，推荐的文档结构可能是什么。情况是这样的:我正在记录200多个地区的大约90,000件商品的价格历史记录。我希望每小时记录每件商品的价格，并为任何给定商品提供2周的历史记录。结果大约是(90000*200*24*14)~=60亿个数据点，或者每个项目大约67200个。每天将运行一次清理查询以删除超过14天的记录(更具体地说，将其存档到gzip压缩的json/文本文件中)。就我将从中获取的数据而言，我主要对两件事感兴趣:1)特定区
