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performance - 大数据文档的 MongoDB 嵌入式 vs 引用模式

coder 2023-11-02 原文

我正在为日志管理系统设计我的第一个 MongoDB 数据库模式，我想将日志文件中的信息存储到 mongoDB，但我无法决定我应该使用哪种模式 用于大型文档(嵌入式与引用)。

注意:项目有很多源，源有很多日志(在某些情况下超过 1 000 000 条日志)

  {    
      "_id" : ObjectId("5141e051e2f56cbb680b77f9"),   
      "name" : "projectName",
      "source" : [{
          "name" : "sourceName",
          "log" : [{
              "time" : ISODate("2012-07-20T13:15:37Z"),
              "host" : "127.0.0.1",
              "status" : 200.0,
              "level" : "INFO",
              "message" : "test"
            }, {
              "time" : ISODate("2012-07-20T13:15:37Z"),
              "host" : "127.0.0.1",
              "status" : 200.0,
              "level" : "ERROR",
              "message" : "test"
            }]
        }]
    }

我的重点是从数据库读取数据(不写入)期间的性能，例如过滤、搜索、分页等。用户可以按日期、状态等过滤源日志(所以我想在用户搜索或过滤数据时关注阅读性能)

我知道 MongoDB 有 16 兆字节的文档大小限制，所以我担心如果我要为一个源提供 1 000 000 个日志，这将如何工作(因为我可以为一个项目提供多个源，而源可以有多个日志)。当我要处理大型文档并希望获得良好的阅读性能时，有什么更好的解决方案，我应该使用嵌入式模式还是引用模式？谢谢

最佳答案

你的问题的答案是两者都不是。不要嵌入或使用引用，您应该将架构扁平化为每个日志条目一个文档，以便它可以扩展到超出 16MB 文档限制的任何内容，这样您就可以访问 MongoDB 查询功能的全部功能和性能。

因此摆脱数组字段并使用如下方法将所有内容移至顶级字段:

{    
    "_id" : ObjectId("5141e051e2f56cbb680b77f9"),   
    "name" : "projectName",
    "sourcename" : "sourceName",
    "time" : ISODate("2012-07-20T13:15:37Z"),
    "host" : "127.0.0.1",
    "status" : 200.0,
    "level" : "INFO",
    "message" : "test"
  }, {
    "_id" : ObjectId("5141e051e2f56cbb680b77fa"),   
    "name" : "projectName",
    "sourcename" : "sourceName",
    "time" : ISODate("2012-07-20T13:15:37Z"),
    "host" : "127.0.0.1",
    "status" : 200.0,
    "level" : "ERROR",
    "message" : "test"
}

关于performance - 大数据文档的 MongoDB 嵌入式 vs 引用模式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15412695/

大数performance34sectionMongoDBdatabase-designdatabase-schema

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