响应时间统计网站的最佳 Mongodb 数据模型

Question

在我的项目中，我的服务器会向网站发送 ping 请求，测量它们的响应时间并每分钟存储一次。

我将使用 Mongodb，我正在寻找最佳数据模型。 哪种数据模型更好？

1- 将每个网站和每个请求的集合作为文档。 （1000个收藏）

或

2- 将所有网站和每个网站的集合作为一个文档，将每个请求作为子文档。

Answer 1

这两种解决方案都应该面临 mongodb 的一个特定限制。对于第一个，您说每个网站都是一个集合，限制在于集合的数量，而每个集合都有一个命名空间条目，命名空间大小为 16MB，因此可以容纳大约 16.000 个条目。（命名空间的大小可以增加）在我看来，这是一个更好的解决方案，而您说预计有 1000 个集合并且可以处理。 （应该认为索引有自己的命名空间条目并计入 16.000）。在这种情况下，您可以将条目存储为文档，然后通常比使用嵌入式数组更容易处理它们。

嵌入式数组限制。第二种情况下的这种限制是一个硬性限制。您的文档不能超过 16MB。这个是 BSON 大小，它可以在文档中存储很多东西，但是如果您使用大小不同的大型文档，并且及时更改大小，您的存储将变得支离破碎。原因是，如果您观看此webinar，就会很清楚。基本上，就存储使用而言，这是值得的。

如果您可能使用聚合框架进行进一步分析，那么使用嵌入式数组概念也会更加困难。

Answer 2

您也可以这样做，但我认为无论哪种情况，您都必须考虑数据库的周期性增长。在数据文件扩展过程中，数据库将变慢/无响应。 （可能有一个设置，所以这发生在后台 - 我忘记了）。

一个相关问题 - MongoDB performance with growing data structure，特别是“填充因子”

对于第一种方法，您可以存储的网站数量有一个上限，这取决于最大收藏数量。您可以根据http://docs.mongodb.org/manual/reference/limits/进行计算。

在第二种方法中，虽然 #of 集合并不重要，但您需要考虑数据库的增长。

一种方法是使用空数据对其进行初始化，因此在扩展之前需要更长的时间。

例如。

{
  website: name,
  responses: [{
     time: Jan 1, 2013, 0:1, ...
  },
  {
     time: Jan 1, 2013, 0:2, ...
  }
  ... and so for each minute/interval you expect. 

]
}

不利的一面是，初始化可能需要更长的时间，但稍后您将不得不担心这一点。

无论哪种方式，这都是您必须支付的费用。唯一的问题是什么时候？现在？还是以后？

考虑阅读他们的用例，尤其是 - http://docs.mongodb.org/manual/use-cases/hierarchical-aggregation/