mongodb - 百万数据aggregate group sum 统计超级耗时的问题，求解决方案

Question

1、文档结构示例

{
    _id: xxxx,
    user: 'xiaoming',
    level: 5,
    from: 'iPhone',
    info: 'something wrong'
}

2、场景：user为'xiaoming'的文档有六七百万条

3、问题：怎么提升aggregate+group+sum速度

aggregate([
    {$match:{user: 'xiaoming', info:{$regex:'wrong'}}},
    {$group:{_id:null, count:{$sum:1}}}
])

用上面这个来统计xiaoming带有wrong的文档数量，结果

{"_id": null, "count": 2299999 }

耗时30s-40s。user、info、user+info三种索引都尝试过，速度都没有提升
baidu、google查到‘带条件计数慢无解’
怎么提升效率，10s以内能实现吗

Answer 1

首先要说明的一个问题是，对于OLAP型的操作，期望不应该太高。毕竟是对于大量数据的操作，光从IO就已经远超通常的OLTP操作，所以要求达到OLTP操作的速度和并发是不现实的，也是没有意义的。但并不是说一点优化空间也没有。
我们先从索引入手。在没有索引的前提下，找出600万条{user: "xiaoming"}需要多少时间？全表扫描COLLSCAN从700w条数据中找出600w条，跟从1亿条数据中找出600w条显然是两个概念。命中索引IXSCAN，这个差异就会小很多，几乎可以忽略。所以你说{user: 1}这个索引没有作用是不对的，可能只是因为集合数据量太少看不出差异而已。顺便应该提一下看效率是否有差异应该看执行计划，不要看执行时间，时间是不准确的。{user: "xiaoming"}需要多少时间？全表扫描COLLSCAN从700w条数据中找出600w条，跟从1亿条数据中找出600w条显然是两个概念。命中索引IXSCAN，这个差异就会小很多，几乎可以忽略。所以你说{user: 1}这个索引没有作用是不对的，可能只是因为集合数据量太少看不出差异而已。顺便应该提一下看效率是否有差异应该看执行计划，不要看执行时间，时间是不准确的。
在有user索引的前提下，结果仍然有600w条，剩下的部分是个regex，regex无法命中索引，所以不管有没有对info的索引都没有意义。在找到600w条数据之后还有一个对600w数据的filter操作。唯一对这个操作可能有帮助的只有全文索引在有user索引的前提下，结果仍然有600w条，剩下的部分是个regex，regex无法命中索引，所以不管有没有对

的索引都没有意义。在找到600w条数据之后还有一个对600w数据的filter操作。唯一对这个操作可能有帮助的只有全文索引，但全文索引并不能完全替代正则，具体问题需要读一下文档。考虑全文索引可行的情况下，可以建立复合索引：

db.coll.createIndex({
  user: 1,
  info: "text"
});

对应地查询应该改为：

db.coll.aggregate([
  {$match:{user: 'xiaoming', $text: { $search: "wrong" }}},
  {$group:{_id:null, count:{$sum:1}}}
])

关于复合全文索引的介绍参考这里，仍然是有些限制需要注意。这样优化之后预计在同样的硬件下能降到20s以内，跟你要的10s内还有一段距离。原因开头说了，对OLAP就不能期望这么高。如果你真有这方面的需求，就应该从源头入手，考虑：

1. info每次
   字段有更新或插入时就做好计数

   或者

2. 每隔一段时间做一次完整的统计，缓存统计结果，查询的时候直接展现给用户

🎜

Answer 2

不了解，不过能不能拆分成两个match会不会好一点呢。。

类似于

aggregate([
    {$match:{user: 'xiaoming'}}，
    {$match:{info: /wrong/}},
    {$group:{_id:null, count:{$sum:1}}}
])

主要我认为正则花时间。
有index的话，index一下user。

Answer 3

实时性要求不高 可以定时统计 + 缓存