FETCH 阶段是我查询的限制因素。我一直在研究，似乎 mongodb 的阅读量远远超过了它的需要，并且没有充分利用带宽。
我的 mongoDB-mongod 实例似乎在单个查询中读取了很多内容。 在附加了 1 个 EBS io 5000Piops (100GB) SSD 的 AWS EC2 m4.xlarge 上进行测试。 16 GB 内存。
数据库统计
db.stats()
{
"db" : "database",
"collections" : 4,
"objects" : 406496932,
"avgObjSize" : 326.3196544642064,
"dataSize" : 132647938391,
"storageSize" : 55475830784,
"numExtents" : 0,
"indexes" : 5,
"indexSize" : 8940408832,
"ok" : 1
}
收藏摘要:
db.collection.stats() ->
{ "ns" : "database.[collection###]",
"count" : 367614513,
"size" : 121155225858,
"avgObjSize" : 329,
"storageSize" : 52052197376,
"capped" : false,
"wiredTiger" : {"Left empty"},
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 8131604480,
"indexSizes" : {
"_id_" : 4373012480,
"id_1_ts_-1" : 3758592000
},
"ok" : 1
查询:
db.[#######].find({ id : "######",
ts : {
"$gte" :
ISODate("2016-10-01T00:00:00.000Z"),
$lt :
ISODate("2016-10-07T02:00:00.000Z")
}}, {_id : 0,"u1"
:1,"u2":1,"u3":1,"eq1" :1 ,"eq2" : 1,"eq3": 1,"ts" :1});
以及解释结果:
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "database.[collection]",
"d" : false,
"parsedQuery" : {
"$and" : [
{
"id" : {
"$eq" : "#####ID#####"
}
},
{
"ts" : {
"$lt" : ISODate("2016-09-30T22:00:00Z")
}
},
{
"ts" : {
"$gte" : ISODate("2016-09-22T22:00:00Z")
}
}
]
},
"winningPlan" : {
"stage" : "PROJECTION",
"transformBy" : {
"_id" : 0,
"u1" : 1,
"u2" : 1,
"u3" : 1,
"eq1" : 1,
"eq2" : 1,
"eq3" : 1,
"ts" : 1
},
"inputStage" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"id" : 1,
"ts" : -1
},
"indexName" : "id_1_ts_-1",
"isMultiKey" : false,
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 1,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"id" : [
"[\"#####ID#####\", \"#####ID#####\"]"
],
"ts" : [
"(new Date(1475272800000), new Date(1474581600000)]"
]
}
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"executionStats" : {
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : 676745,
"executionTimeMillis" : 170508,
"totalKeysExamined" : 676745,
"totalDocsExamined" : 676745,
"executionStages" : {
"stage" : "PROJECTION",
"nReturned" : 676745,
"executionTimeMillisEstimate" : 167820,
"works" : 676746,
"advanced" : 676745,
"needTime" : 0,
"needYield" : 0,
"saveState" : 8970,
"restoreState" : 8970,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"transformBy" : {
"_id" : 0,
"u1" : 1,
"u2" : 1,
"u3" : 1,
"eq1" : 1,
"eq2" : 1,
"eq3" : 1,
"ts" : 1
},
"inputStage" : {
"stage" : "FETCH",
"nReturned" : 676745,
"executionTimeMillisEstimate" : 166470,
"works" : 676746,
"advanced" : 676745,
"needTime" : 0,
"needYield" : 0,
"saveState" : 8970,
"restoreState" : 8970,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"docsExamined" : 676745,
"alreadyHasObj" : 0,
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : 676745,
"executionTimeMillisEstimate" : 980,
"works" : 676746,
"advanced" : 676745,
"needTime" : 0,
"needYield" : 0,
"saveState" : 8970,
"restoreState" : 8970,
"isEOF" : 1,
"invalidates" : 0,
"keyPattern" : {
"id" : 1,
"ts" : -1
},
"indexName" : "id_1_ts_- 1",
"isMultiKey" : false,
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 1,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"id" : [
"[\"#####ID#####\", \"#####ID#####\"]"
],
"ts" : [
"(new Date(1475272800000), new Date(1474581600000)]"
]
},
"keysExamined" : 676745,
"dupsTested" : 0,
"dupsDropped" : 0,
"seenInvalidated" : 0
}
}
},
"allPlansExecution" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "ip #########",
"port" : 27017,
"version" : "3.2.10",
"gitVersion" : "79d9b3ab5ce20f51c272b4411202710a082d0317"
},
"ok" : 1
}
正如我们在上面看到的 mongoDb 使用索引。 IXSCAN 需要 980ms 并且 获取 ~160000ms。
如果我没记错的话，整个读取应该是 676746(nReturned) * 329(avgObjSize) Bytes = ~212 MB 数据。
我注意到在 iostats (http://linuxcommand.org/man_pages/iostat1.html) 中(/data/db 在 xvdf 上):
vg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.27 0.00 0.00 21.35 0.13 78.25
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rMB/s wMB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
xvda 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
xvdf 0.00 0.00 1691.00 0.00 19.83 0.00 24.02 0.95 0.56 0.56 0.00 0.56 94.40
rMB/s 表示 ~20MB/s，并且在整个操作(获取阶段)期间是连续的。这意味着 mongodb 正在读取 160 s * 20MB/s = 3 200 MB，远远超过上面的 200 MB。
内存:
free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 16048 12629 3418 0 32 4071
-/+ buffers/cache: 8525 7522
Swap: 0 0
mongodb 也没有使用 5000 iops EBS 配置，也没有 promise 的带宽？ 仅使用 ~1700 读取/秒导致 ~20MB/s。
我已将预读更改为 16KB。我试过将日志和日志放在另一个硬盘上。
我想不通! 帮我。 请!
最佳答案
我在获取大约 35000 个文档时遇到了同样的问题。为了解决这个问题，我使用了聚合函数 (sakulstra:aggregate)，就我而言，它极大地提升了请求。结果格式显然不一样，但它仍然很容易用于计算我需要的所有东西。
之前(7000 毫秒):
const historicalAssetAttributes = HistoricalAssetAttributes.find({
date:{'$gte':startDate,'$lte':endDate},
assetId: {$in: assetIds}
}, {
fields:{
"date":1,
"assetId":1,
"close":1
}
}).fetch();
之后(300 毫秒):
const historicalAssetAttributes = HistoricalAssetAttributes.aggregate([
{
'$match': {
date: {'$gte': startDate, '$lte': endDate},
assetId: {$in: assetIds}
}
}, {
'$group':{
_id: {assetId: "$assetId"},
close: {
'$push': {
date: "$date",
value: "$close"
}
}
}
}
]);
关于MongoDB 获取文档速度慢(使用索引)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40306901/
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