我使用 MongoDb,其中数据更改(更新)频繁,每分钟。 数据是通过 HTTP 从 MongoDB 认为第三方 API 应用程序中获取的。同样在该 API 中,数据在返回之前会被额外聚合,例如计算第 N 页的最后 X 天的浏览量总和。
在某些情况下,不断增加的数据量(即这些集合中很少有从 6 GB 到 14 GB 的)会延迟 2 - 7 秒,直到 API 返回聚合数据。提到的 Web 应用程序延迟已经足够大了。 我想以某种方式减少这些延迟。
在我描述的情况下使用了哪些模型? 也许首先我应该拒绝 HTTP API 的想法并将所有 API 逻辑移动到服务器端?
自己的想法、考虑:
也许应该有两个独立的数据“处理器”:
1) 第一个“处理器”应该做所有的聚合工作,只写给第二个。
2) 第二个“处理器”所有数据直接返回,没有任何内部计算、聚合。
但是当第一个写入第二个数据存储时也可能存在瓶颈,应该有更新新旧数据的逻辑,这也会影响性能..
最佳答案
该第三方应用程序似乎做得不好,因此您应该放弃它。也许您可以通过重构数据模型或使用更好的聚合算法来解决您的问题。
预先计算
使用批处理器和实时处理器听起来是个好主意,但我认为您还不需要(见下文)。如果您仍想实现它,您应该阅读 Lambda architecture ,因为它解决了您的方法可能存在的一些问题。
This approach to architecture attempts to balance latency, throughput, and fault-tolerance by using batch processing to provide comprehensive and accurate precomputed views, while simultaneously using real-time stream processing to provide dynamic views. The two view outputs may be joined before presentation.
数据模型(6 rules of thumb)
你说有很多更新,这是使用 MongoDB 时的危险信号。由于其分布式特性,某种更新可能会减慢 MongoDB 的速度。例如尝试插入子文档,而不是更新字段。但这不是一门精确的科学,因此如果不查看数据模型我将无能为力。
聚合框架
数据库是为数据而生的,因此将数据聚合转移到 MongoDB 中。 Map Reduce 是 slow on MongoDB , 因此使用 Aggregation Framework .
关于php - 用于 php 的 mongodb 服务器端 api,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26956310/
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