Untuk mengoptimumkan saluran paip agregasi MongoDB, lima strategi utama harus digunakan dalam urutan: 1. Gunakan $ padanan awal dan sering untuk menapis dokumen secepat mungkin, sebaiknya menggunakan medan yang diindeks dan menggabungkan keadaan secara logik; 2. Mengurangkan saiz data dengan $ projek dan $ tidak bersetubuh dengan mengeluarkan medan yang tidak perlu lebih awal dan jelas termasuk hanya yang diperlukan; 3. Indeks leverage secara strategik pada penapis perlawanan $ yang sering digunakan, indeks kompaun untuk pertanyaan berbilang kriteria, meliputi indeks untuk operasi sort $, dan memastikan medan asing yang diindeks untuk tahap pencarian $; 4. Hadkan hasil apabila mungkin menggunakan had $ selepas penapisan tetapi sebelum pengiraan berat untuk mendapatkan hasil N dengan cekap; dan 5. Pertimbangkan had memori saluran paip dengan membolehkan AllowDiskuse hanya apabila perlu semasa menstrukturkan saluran paip untuk kekal dalam had 100MB per peringkat untuk mengelakkan kemerosotan prestasi disebabkan oleh limpahan cakera.

Mengoptimumkan prestasi saluran paip agregasi MongoDB adalah penting untuk mengendalikan dataset besar dengan cekap. Kuncinya terletak pada penstrukturan saluran paip anda untuk meminimumkan penggunaan sumber, mengurangkan pergerakan data, dan indeks leverage dengan berkesan.

1. Gunakan $match awal dan sering **

Salah satu cara yang paling berkesan untuk mempercepatkan saluran paip agregasi adalah untuk menapis dokumen seawal mungkin menggunakan $match . Ini mengurangkan bilangan dokumen yang mengalir melalui peringkat seterusnya, memotong memori dan penggunaan CPU.

• Letakkan $match berhampiran permulaan saluran paip
• Gunakan medan yang diindeks dalam kriteria $match apabila mungkin
• Menggabungkan pelbagai syarat secara logik (misalnya, dengan $and ) untuk memperbaiki hasil lagi

Sebagai contoh, jika anda mengagregatkan data jualan dari rantau dan jangka masa tertentu, penapisan oleh medan tersebut secara dramatik mengurangkan saiz dataset sebelum mengumpulkan atau menyusun.

2. Kurangkan saiz data dengan $project dan $unset **

Hanya simpan bidang yang anda perlukan semasa setiap peringkat. Menggunakan $project atau $unset membantu mengurangkan tekanan memori dan mempercepatkan pemprosesan.

• Keluarkan medan yang tidak perlu lebih awal menggunakan $unset
• Secara eksplisit hanya termasuk bidang yang diperlukan menggunakan $project
• Elakkan termasuk susunan yang sangat bersarang atau besar kecuali diperlukan

Ini amat berguna apabila berurusan dengan dokumen yang mengandungi medan teks besar atau data binari yang tidak berkaitan dengan logik agregasi.

3. Indeks leverage secara strategik **

Walaupun tidak semua peringkat saluran paip mendapat manfaat daripada indeks, beberapa -terutamanya $match , $sort , dan $lookup -can jauh lebih cepat dengan pengindeksan yang betul.

• Pastikan penapis $match yang sering digunakan berada di medan yang diindeks
• Buat indeks kompaun di mana pertanyaan sering menggunakan pelbagai kriteria bersama
• Untuk $sort , pertimbangkan untuk meliputi indeks yang merangkumi kedua -dua kunci jenis dan mana -mana medan yang ditapis yang digunakan di hiliran

Jika anda melakukan banyak carian antara koleksi (menggunakan $lookup ), pastikan medan asing diindeks dalam koleksi sasaran.

4. Hadkan hasil apabila mungkin **

Jika anda tidak memerlukan setiap hasil yang sepadan, gunakan $limit untuk menutup bilangan dokumen yang diproses. Ini amat berguna semasa pembangunan atau apabila pratonton data.

• Gunakan $limit selepas penapisan utama tetapi sebelum pengiraan berat
• Gunakan dalam kombinasi dengan $sort untuk mendapatkan hasil N atas dengan cepat

Sebagai contoh, jika anda membina papan pemuka yang menunjukkan 5 produk teratas dengan pendapatan, memohon $limit: 5 selepas penyortiran akan menghentikan saluran paip daripada memproses lebih daripada yang diperlukan.

5. Pertimbangkan had memori saluran paip **

Operasi agregasi mempunyai had memori lalai sebanyak 100MB setiap peringkat. Jika anda melebihi ini, saluran paip mungkin gagal melainkan jika anda mengaktifkan penggunaan cakera.

• Tambahkan allowDiskUse: true dalam pilihan agregasi anda jika bekerja dengan hasil pertengahan yang besar
• Mengoptimumkan struktur saluran paip untuk mengelakkan saiz dokumen kembung pertengahan pemprosesan

Walau bagaimanapun, bergantung pada penggunaan cakera harus menjadi penurunan prestasi terakhir apabila data tumpahan ke cakera, jadi bertujuan untuk kekal dalam batas ingatan apabila mungkin.

Pengoptimuman ini boleh membuat perbezaan yang ketara dalam masa pelaksanaan dan penggunaan sumber. Ia biasanya bukan mengenai satu perubahan besar, tetapi menyusun beberapa penambahbaikan kecil.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah prestasi saluran paip pengagregatan dioptimumkan di MongoDB?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!