包含复杂对象的 Mongo 集合的数据模型建议

Question

我们将苹果应用数据存储在数据库中 (http://www.apple.com/itunes/affiliates/resources/documentation/itunes-enterprise-partner-feed.html)。

我们希望针对一种查询进行优化：查找所有满足某些条件的应用。标准：（1）应用的平均评分； (2) 应用评分数量； (3) 应用支持的设备； (4) 应用销售国家； (5) 应用当前价格； (6) 应用程序免费的日期。查询应该尽可能快。示例查询：“查找所有评分超过 600、平均 5 星、支持 iPad 和 iPhone、在美国销售且两天前价格降至 0.00 美元的应用。”

基于 apple 架构，每个国家/地区都有价格信息。假设苹果支持 100 个国家，每个应用程序将有 100 个价格——每个国家一个。我们还需要存储每个应用的历史价格，这意味着具有 10 次价格变化的应用将有 1000 个价格（假设 100 个国家/地区）。

三个问题：

1) 您如何建议我们将价格数据存储在 mongo 中以快速查询？现在，我们正在考虑将价格存储为一个对象数组。每个对象由三个元素组成： (1) 日期； (2) 国家； (3) 价格。

2) 如果我们将价格数据作为对象存储在数组中，我们需要做什么才能非常快速地搜索价格数据。同样，常见的价格搜索类似于“在美国商店中查找所有在 2 天内再次将价格降至 0.00 美元的应用程序。”

3) 在存储数据时我们应该注意哪些问题？

Answer 1

就个人而言，我会单独收集每日价格数据——每个应用程序每天 1 条记录（复合自然键），该应用程序当天包含 100 个数字。这样，记录将永远不需要增长或重新定位——这是一个巨大的胜利。使用适当的索引，大多数针对此集合的查询都可以很好地执行。保持较小的字段名称以提高存储效率。

我会为应用程序“主数据”保留一个单独的集合——每个应用程序 1 条记录。在这些记录中，您可以记住应用程序最近免费发布的日期、最近按国家/地区价格向量的快照，以及可能构成应用程序搜索选择标准的任何其他“摘要”数据的类似快照值。聚合计算和记录这些值，如果它们可能变得昂贵，可以在方便的时候在后台执行。

希望对您有所帮助！太好了，你提前问了这些问题。 :)