使用$ all和$ elemMatch时,MongoDB会扫描整个索引

Question

我有一组用户文档,每个用户可以拥有一组任意属性.每个用户都与应用文档相关联.这是一个示例用户:

{
    "appId": "XXXXXXX",
    "properties": [
        { "name": "age", "value": 30 },
        { "name": "gender", "value": "female" },
        { "name": "alive", "value": true }
    ]
}

我希望能够根据用户的属性值查找/计算用户.例如,找到app X的所有用户,其属性Y> 10且Z等于true.

我在这个集合上有一个复合,多键索引db.users.ensureIndex({ "appId": 1, "properties.name": 1, "properties.value": 1}).该索引适用于单个条件查询,例如:

db.users.find({
    appId: 'XXXXXX',
    properties: {
        $elemMatch: {
            name: 'age',
            value: {
                $gt: 10
            }
        }
    }
})

上述查询在<300ms内完成,包含1M用户的集合.但是,当我尝试添加第二个条件时,性能会大幅下降(7-8s),explain()输出表明正在扫描整个索引以完成查询("nscanned" : 2752228).

询问

db.users.find({
    appId: 'XXXXXX',
    properties: {
        $all: [
            {
                $elemMatch: {
                    name: 'age',
                    value: {
                        $gt: 10
                    }
                }
            },
            {
                $elemMatch: {
                    name: 'alive',
                    value: true
                }
            }
        ]
    }
})

说明

{
    "cursor" : "BtreeCursor appId_1_properties.name_1_properties.value_1",
    "isMultiKey" : true,
    "n" : 256,
    "nscannedObjects" : 1000000,
    "nscanned" : 2752228,
    "nscannedObjectsAllPlans" : 1018802,
    "nscannedAllPlans" : 2771030,
    "scanAndOrder" : false,
    "indexOnly" : false,
    "nYields" : 21648,
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 7425,
    "indexBounds" : {
        "appId" : [
            [
                "XXXXX",
                "XXXXX"
            ]
        ],
        "properties.name" : [
            [
                {
                    "$minElement" : 1
                },
                {
                    "$maxElement" : 1
                }
            ]
        ],
        "properties.value" : [
            [
                {
                    "$minElement" : 1
                },
                {
                    "$maxElement" : 1
                }
            ]
        ]
    },
    "filterSet" : false
}

我假设这是因为Mongo无法创建合适的边界,因为我正在寻找布尔值和整数值.

我的问题是:有没有更好的方法来构建我的数据,或修改我的查询以提高性能并更好地利用我的索引？是否可以指示mongo分别处理每个条件,生成适当的边界,然后执行结果的交集,而不是扫描所有文档？或者mongo不适合这种用例？

Answer 1

我知道这是一个老问题，但我认为在没有“名称”和“值”标签的情况下构建数据会更好：

{
    "appId": "XXXXXXX",
    "properties": [
        { "age": 30 },
        { "gender: "female" },
        { "alive": true }
                   ]
}