mongodb的join操作

     众所周知,mongodb是不支持join操作的,因此我们只能自己来实现这个功能。前段时间,我遇到这个一个业务场景:

     collection A 的数据格式:

{ "_id" : { "username" : "jifeng.zjd", "version" : 2 }, "value" : 1 }

     collection B 的数据格式:

{ "user_id" : 12630, "username" : "jifeng.zjd" }

     A表的数据量为2w,B表的数据量为25w。为了说明简单,我简化下需求,就是计算A._id.username = B.username 的B表中的用户数据,也就是求A和B的交集。没有join,怎么办呢?

     相信大家都应该有自己的解答了,由于A表的数据量相对于B表来讲是少的,所以可以先取出A表的所有数据,然后去B表查询,看那些数据同时存在于A和B表中。当然在mongodb中对A和B建立适当的索引是非常必要的。我采用的方法是对B表的username字段进行索引。如对mongodb索引不了解,可以参见《mongoDB的索引使用及索引机制》 一文。

     这里我使用的语言是nodejs,node_module采用的mongoskin,我刚开始写了一个简单的实现:

db.A.find({}, {}, function(err, adata){
  if (err) return callback(err);
  //得到A表中的所有数据
  adata.toArray(function(err, aArray){
    if (err) return callback(err);
    var len = aArray.length;
    var result = [];
    for (var i = 0; i < len; i++) {
      var item = aArray[i];
      var username = item._id.username;
      var op = {username: username};
      //查看B表中这条数据
      db.B.findOne(op, {}, function(err, data){
        allcount++;
        if (data) {
          result.push(data.username); 
        }
        if (allcount === len) {
          callback(null, result); 
        } 
      })
    }
  })
})

      这段代码是能满足业务需求,但大家有没有发现它存在一个致命的问题?对,运行速度慢!

      原因很简单,我是从A表中批量取到所有数据,然后又用findOne方法一条条去B表中查询,A表中有2w数据,也就是要查B表2w次,虽然B表中已经建立索引,但这样的查询逻辑明显是不可接受。知道问题所在,解决方案也就清楚了:对B表进行批量查询:

db.A.find({}, {}, function(err, adata){
  if (err) return callback(err);
  //得到A表中的所有数据
  adata.toArray(function(err, aArray){
    if (err) return callback(err);
    var len = aArray.length;
    var result = [];
    var usernames = [];
    for (var i = 0; i < len; i++) {
      var item = aArray[i];
      var username = item._id.username;
      usernames.push(username);
    }
    var op = {username: {$in: usernames}};
    //查看B表中这条数据
    db.B.find(op, {}, function(err, bdata){
      ddata.toArray(function(err, barray){
        callback(barray);  
      })
    })
  })
})

     经过这样的优化,程序性能会有明显的提升。

     希望对大家有所帮助。

     

posted @ 2012-04-14 15:38 lengyuhong 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏