如何在30M左右的大集合上优化mongo查询？

Question

在我的应用程序中，我们在会话分析集合中记录用户活动，到目前为止，我们的集合中有大约30M的记录，主要是在2018年2月到2018年5月创建的20M。当我们计算在给定时间段内的活跃用户，即2018年1月1日到2018年5月20日，服务器返回超时错误，因为查询在60+秒内执行。我们在Rails和我的查询中的应用程序是

> `SessionAnalytic.collection.aggregate([
{
  "$match" => {
    "start_date" => {
      "$gte" => options[:start_date],
      "$lte" => options[:end_date]
    },
    "community_uuid" => options[:community_uuid],
    "user_type"      => options[:user_type]
  }
},
{"$group": {"_id": "$user_uuid" } },
{"$count": 'total_users' }
]).first`

在community_uuid，user_type和start_date字段上有索引。任何人都可以建议为什么花费大量时间执行。据我所知，MongoDB可以处理大量数据。

Answer 1

我不是MongoDB专家，但我知道SQL索引是如何工作的，它应该非常相似。

在我看来，30M是大量的记录，但Mongo应该处理它 - 但它又取决于它。最重要的问题是，您是否有包含3个字段或3个分隔索引的单个索引？ - 你应该有一个包含3个字段（甚至4个）的索引。此索引还应包含$ user_uuid字段。为什么？因为它在group by子句中使用，所以如果$ user_uuid没有被索引，那么在匹配之后MongoDB需要从源集合中为每条记录获取$ user_uuid - 而且它会很慢。

如果它仍然无法工作，那么我会写一些代码，每天聚合所有用户的所有活动，并更改您的查询，以便使用预先分组的数据。