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javascript - $inc 追随者数量，还是我应该使用聚合来跟踪他们？

coder 2023-05-05 原文

我正在通过无限滚动加载产品，一次 12 个 block 。

有时，我可能想按他们有多少关注者来排序。

以下是我如何跟踪每个产品有多少关注者。

由于 16mb 的数据上限，关注在一个单独的集合中，并且关注的数量应该是无限的。

遵循架构:

var FollowSchema = new mongoose.Schema({
    user: {
        type: mongoose.Schema.ObjectId,
        ref: 'User'
    },
    product: {
        type: mongoose.Schema.ObjectId,
        ref: 'Product'
    },
    timestamp: {
        type: Date,
        default: Date.now
    }
});

遵循架构的产品:

var ProductSchema = new mongoose.Schema({
    name: {
        type: String,
        unique: true,
        required: true
    },
    followers: {
        type: Number,
        default: 0
    }
});

每当用户关注/取消关注产品时，我都会运行此功能:

ProductSchema.statics.updateFollowers = function (productId, val) {
    return Product
        .findOneAndUpdateAsync({
            _id: productId
        }, {
            $inc: {
                'followers': val
            }
        }, {
            upsert: true,
            'new': true
        })
        .then(function (updatedProduct) {
            return updatedProduct;
        })
        .catch(function (err) {
            console.log('Product follower update err : ', err);
        })
};

我的问题:

1:产品中增加的“关注者”值是否有可能遇到某种错误，导致数据不匹配/不一致？

2:编写一个聚合来计算每个产品的关注者会更好，还是会太贵/太慢？

最终，我可能会在 graphDB 中重写它，因为它似乎更适合，但现在 - 这是掌握 MongoDB 的练习。

最佳答案

1 如果插入后递增或删除后递减，则可能会导致数据不一致。例如插入成功但递增失败。

2 直观地说，在这种情况下，聚合比 find 要昂贵得多。我做了一个基准测试来证明这一点。

首先随机生成1000个用户、1000个产品和10000个关注者。然后，使用此代码进行基准测试。 

import timeit

from pymongo import MongoClient
db = MongoClient('mongodb://127.0.0.1/test', tz_aware=True).get_default_database()

def foo():
    result = list(db.products.find().sort('followers', -1).limit(12).skip(12))

def bar():
    result = list(db.follows.aggregate([
        {'$group': {'_id': '$product', 'followers': {'$sum': 1}}},
        {'$sort': {'followers': -1}},
        {'$skip': 12},
        {'$limit': 12}
    ]))

if __name__ == '__main__':
    t = timeit.timeit('foo()', 'from __main__ import foo', number=100)
    print('time: %f' % t)

    t = timeit.timeit('bar()', 'from __main__ import bar', number=100)
    print('time: %f' % t)

输出:

time: 1.230138
time: 3.620147

创建索引可以加快查找查询。 

db.products.createIndex({followers: 1})

time: 0.174761
time: 3.604628

如果您需要来自产品的属性(例如名称)，则需要另一个 O(n) 查询。

我猜当数据规模扩大时，聚合速度会慢很多。如果需要，我可以对大规模数据进行基准测试。

关于javascript - $inc 追随者数量，还是我应该使用聚合来跟踪他们？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40959998/

追随者javascript39codesectionnode.jsmongodbmongoose

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