mongodb语法$vlookup性能分析
1 场景描述
mongodb有两个表department和user表,
department表有_id,name,level,表有记录169w条
user表有_id,name,department_id,表有记录169w条,department_id没有创建索引,department_id是department的_id。
现在需要写个vlooup方法,查询level下面有多少用户。
2 user表$vlookup表department写法
db.user.aggregate([// 连接 department 表获取 level 信息{$lookup: {from: "department", // 关联的目标表localField: "department_id", // user 表的关联字段foreignField: "_id", // department 表的关联字段as: "dept" // 关联结果的别名}},// 展开 dept 数组(每个用户对应一个部门){$unwind: "$dept"},// 按层级分组并统计用户数量{$group: {_id: "$dept.level", // 按部门层级分组userCount: { $sum: 1 }, // 统计每个层级的用户数departmentNames: { $addToSet: "$dept.name" } // 收集部门名称}}
], { allowDiskUse: true });
3 department表$vlookup表user写法
db.department.aggregate([// 步骤1:关联 user 表(类似 VLOOKUP){$lookup: {from: "user", // 关联的集合名称(user 表)localField: "_id", // department 表的关联字段(_id)foreignField: "department_id", // user 表的关联字段(department_id)as: "users" // 将匹配的 user 文档存入 users 数组}},// 步骤2:计算每个 department 的用户数{$addFields: {user_count: { $size: "$users" } // 通过数组长度获取用户数}},// 步骤3:按 level 分组统计总用户数{$group: {_id: "$level", // 按 level 分组total_users: { $sum: "$user_count" } // 累加用户数}}
], { allowDiskUse: true });
user表$vlookup表department写法 速度快于 department表$vlookup表user写法
为什么呢?
user表$vlookup表department写法:
先读取user表数据
读取user表字段department_id值
根据department_id值去user表_id关联查找,user表的_id有索引,所以速度快
4 将user表的数据分别切割成10w、50w、100w、150w
// 步骤 1:将符合条件的 50w 条数据写入新表
db.user.aggregate([{ $match: { /* 筛选条件,如:age > 30 */ } }, // 可选:添加筛选条件{ $limit: 1500000 }, // 限制迁移数量{ $out: "user150" } // 写入新表
], { allowDiskUse: true }); // 允许磁盘临时存储
5 分别执行user表$vlookup表department写法sql,看看执行时间
user表10w 关联department表169w耗时10098ms
user表50w 关联department表169w耗时76067ms
user表100w 关联department表169w耗时174097ms
user表150w 关联department表169w耗时297307ms
假如读取一条user表耗时x,根据索引_id读取department耗时是y
100000x+100000y=10098
500000x+500000y=76067
1000000x+1000000y=174097
1500000x+1500000y=297307
处理1条数据大概需要0.1877ms