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mongodb - 对于只有部分数据易失的非常大的数据集,MongoDB 如何叠加

coder 2023-05-04 原文

我正在做一个项目,我们定期通过 IMAP 或 POP 收集大量电子邮件,对其进行分析(例如聚类成对话、提取重要句子等),然后通过网络呈现 View 给最终用户。

主视图将是一个类似于 facebook 的个人资料页面,用于每个联系人最近(大约 20 个)从我们捕获的电子邮件中进行的对话。

对我们来说,能够频繁快速地检索个人资料页面和最近的 20 项非常重要。我们也可能经常在此提要中插入最近的电子邮件。为此,文档存储和 MongoDB 的低成本原子写入似乎很有吸引力。

但是,我们也会有大量不经常访问的旧电子邮件对话(因为它们不会出现在最近的 20 个项目中,人们只有在搜索它们时才会看到它们,这将是相对罕见的)。此外,随着时间的推移,这些数据的大小将比联系人存储增长得更快。

根据我的阅读,MongoDB 似乎或多或少要求整个数据集保留在 RAM 中,解决此问题的唯一方法是使用虚拟内存,这会带来很大的开销。特别是如果 Mongo 无法区分 volatile 数据(配置文件/提要)和非 volatile 数据(旧电子邮件),这最终可能会非常令人讨厌(并且因为它似乎将虚拟内存分配转移给了操作系统,我不明白 Mongo 怎么可能做到这一点)。

似乎唯一的选择是 (a) 购买足够的 RAM 来存储所有内容,这对于 volatile 数据来说很好,但对于捕获 TB 的电子邮件来说几乎没有成本效益,或者 (b) 使用虚拟内存并看到对我们 volatile 数据的读取/写入缓慢到爬行。

这是正确的,还是我遗漏了什么? MongoDB 是否适合解决这个特殊问题?如果是这样,配置会是什么样子?

最佳答案

MongoDB 确实“要求整个数据集保留在 RAM 中”。见 http://www.mongodb.org/display/DOCS/Caching解释为什么/如何以这种方式使用虚拟内存。

这个应用程序很好。例如,如果您的排序和过滤更复杂,您可能希望使用 Map-Reduce 操作来创建“可显示”的集合,但对于简单的日期排序集,现有索引就可以正常工作。

关于mongodb - 对于只有部分数据易失的非常大的数据集,MongoDB 如何叠加,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4893211/

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