2mlnレコードのMongoDB3.4rc
インデックスのないコレクションで別のクエリを実行しているため、コードの問題は「query」パラメータに関連していると思います。
更新(結果/統計を含む):
db.runCommand( { dropDatabase: 1 } )
db.createCollection("places");
db.places.createIndex( { "locs.loc.coordinates" : "2dsphere" } )
function randInt(n) { return parseInt(Math.random()*n); }
function randFloat(n) { return Math.random()*n; }
for(var j=0; j<10; j++) {
print("Building op "+j);
var bulkop=db.places.initializeOrderedBulkOp() ;
for (var i = 0; i < 1000000; ++i) {
bulkop.insert(
{
locs: [
{
loc : {
type: "Point",
coordinates: [ randFloat(180), randFloat(90) ]
}
},
{
loc : {
coordinates: [ randFloat(180), randFloat(90) ]
}
}
]
}
)
};
print("Executing op "+j);
bulkop.execute();
}
これはクエリです:
db.runCommand(
{
geoNear: "places",
near: { type: "Point", coordinates: [ 73.9667, 40.78 ] },
spherical: true
}
)
db.runCommand(
{
geoNear: "places",
near: { type: "Point", coordinates: [ 73.9667, 40.78 ] },
spherical: true,
query: { category: "private" }
}
)
「カテゴリ」インデックスを作成した後:{locs.loc.coordinates: "2dsphere"、category:1}
更新: 「maxDistance」を追加することで、 396msを実行できます vs 6863ms
db.runCommand(
{
geoNear: "places",
near: { type: "Point", coordinates: [ 73.9667, 40.78 ] },
spherical: true,
query: {category: "private"},
maxDistance: 1000000
}
)
maxDistance:1000000
"stats" : {
"nscanned" : NumberInt(107820),
"objectsLoaded" : NumberInt(1),
"avgDistance" : 938598.1782650856,
"maxDistance" : 938598.1782650856,
"time" : NumberInt(396)
}
「maxDistance」なし:
db.runCommand(
{
geoNear: "places",
near: { type: "Point", coordinates: [ 73.9667, 40.78 ] },
spherical: true,
query: {category: "private"}
}
)
"stats" : {
"nscanned" : NumberInt(2023916),
"objectsLoaded" : NumberInt(6),
"avgDistance" : 3013587.205365039,
"maxDistance" : 4263919.742779636,
"time" : NumberInt(6863)
}
出典:
さらに、クエリで「座標の配列」を使用している場合、1つのオブジェクト(通常)には1つのジオロケーションポイントがあるため、役に立たないと思います。
最適化するもう1つの方法は、「 geoWithin」を作成することです。 「は「距離」で並べ替えていないので(「最も投票されたレストラン」で並べ替えたい場合があります)。シナリオによって異なります。