mongodb - Python中mongo 高效排序
本文介绍了mongodb - Python中mongo 高效排序的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
问 题
1.如何使用python对mongodb中的多个collection中的数据分析后做排序?
2.具体的使用场景是这样的,假设有如下model: 用户表,用户购买记录表。
假设记录表中存有用户每次买东西所花的钱,那么问题来了,如何将用户已购买东西花费金额的
累计和(假设此类统计字段有5个),做降序排列?
3.场景为我为了说明问题虚构的,事实上有很多统计字段,假设用户表中有100w条记录,记录表100w条数据,服务器4核8线程,能否做到每20条数据的等待时间不超过3s?
4.假设在统计完每个用户的所有数据后用sorted进行排序,是否效率真的会很低?
解决方案
对你需要筛选的相应字段开启mongodb的index(mongodb一个collection下面支持多个index), 也就是索引, 由于采用的是hashtable, 所以应该会快很多, 而且可以用mongodb自己的api做sort, 100W
的情形没遇到过, 但是1~10W
的规模记得好像是500ms
以内, 作为对比, 不开索引简直卡的生活不能自理
另外如果你需要统计的这个数据很重要, 且调用频率很高的话, 建议单独整一个collection, 定期调用队列缓存, 用空间换时间, 这个collection可以有以下几个字段, 用户id, 近3小时买买买的总和, 近12小时, 近24小时, 近1天, 近1月, 过去总剁手量等, 这样做的缺点就是浪费了点空间, 还有并不能实时反映数据, 但好处显而易见, 要查询一个用户剁手量简单查询即可, 毫秒级响应
以上, 一家之言, 仅供参考
这篇关于mongodb - Python中mongo 高效排序的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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