在我正在处理的一个应用程序中，一个要求是进行大量集合交集，大约有 10-1,000,000 个项目。我们相交的项目只是 ObjectId 的。
例如，有一个 boxes 文档，在 boxes 文档中有一个 item_ids 数组。每个盒子的 item_ids 数组包含 10-1,000,000 个 ObjectId。
这里的最终目标是说，给定 ObjectId 为 4d3dc3898951498107000005 的盒子 A 和 ObjectId 为 4d3dc3898951498107000002 的盒子 B，它们有哪些共同的 item_ids？
这是我的做法:
db.boxes.distinct("item_ids", {'_id' : {$in : [ObjectId("4d3dc3898951498107000005"), ObjectId("4d3dc3898951498107000002")]}})
首先只是好奇这是否是一种合理的方法。到目前为止，在我的研究中，map reduce 似乎是大型交叉路口的常见建议，但不建议将其用于实时查询。
其次，好奇这在分片环境中的表现如何？ mongos 会在它需要的 mongod 上运行大量查询并神奇地聚合我的结果吗？
最后，如果以上是理智的，那么这样做是否也是理智的:
db.items.find({'_id' : { $in : db.eval(function() {return db.boxes.distinct("item_ids", {_id:{$in:[ObjectId("4d3dc3898951498107000005"), ObjectId("4d3dc3898951498107000002")]}}); }) }})
这基本上是找出盒子 A 和盒子 B 有哪些共同点，然后在一个服务器端查询中将它们具体化为对象。这似乎也适用于 .limit 和 .skip 以有效地实现数据集的分页。
无论如何，任何反馈都是有值(value)的，谢谢!
最佳答案
我认为您可能需要重新考虑您的架构。如果您在一个数组中有 1,000,000 个 ObjectID，每个 12 字节，即 12MB，甚至不计算 BSON 开销，这对于大型数组来说可能很重要*(可能另外 8MB 左右)。在 1.8 中，我们将最大文档大小从 4MB 提高到 16MB，但即使这样也不足以存储您要存储的对象。
*由于历史原因，我们在数组中存储每个元素的简化索引，当您有 <100 个元素时这很好，但当您需要="" 6="" 或="" 7="">
关于mongodb - 服务器端在 mongodb 中设置交集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4802251/
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