MongoDB 聚合管道的操作超时答案

【问题标题】：Operation timeout for a MongoDB aggregation pipelineMongoDB 聚合管道的操作超时
【发布时间】：2021-07-13 11:23:25
【问题描述】：

我在 MongoDB Atlas 上有一个 MongodDB 数据库。

它有“orders”、“products”、“itemTypes”和“brands”。

“orders”仅跟踪订购的产品 ID。
“products”只记录品牌 id 和 itemType id
“itemTypes”跟踪项目类型名称
“brands”跟踪品牌名称。

如果我汇总订单 + 产品 + itemTypes 就可以了：

[{
    $unwind: {
        path: '$orders'
    }
}, {
    $lookup: {
        from: 'products',
        localField: 'orders.productId',
        foreignField: 'productId',
        as: 'products'
    }
}, {
    $lookup: {
        from: 'itemTypes',
        localField: 'products.typeId',
        foreignField: 'typeId',
        as: 'itemTypes'
    }
}, {
    $set: {
        'orders.price': {
            $arrayElemAt: ['$products.price', 0]
        },
        'orders.brandId': {
            $arrayElemAt: ['$products.brandId', 0]
        },
        'orders.typeId': {
            $arrayElemAt: ['$products.typeId', 0]
        },
        'orders.typeName': {
            $arrayElemAt: ['$itemTypes.name', 0]
        }
    }
}, {
    $group: {
        _id: '$_id',
        createdAt: {
            $first: '$createdAt'
        },
        status: {
            $first: '$status'
        },
        retailerId: {
            $first: '$retailerId'
        },
        retailerName: {
            $first: '$retailerName'
        },
        orderId: {
            $first: '$orderId'
        },
        orders: {
            $push: '$orders'
        }
    }
}]

如果我聚合订单 + 产品 + itemTypes + 品牌，无论是 Mongo Compass 还是 Mongo Atlas 聚合构建器的 Web UI 都会出现操作超时错误。

[{
    $unwind: {
        path: '$orders'
    }
}, {
    $lookup: {
        from: 'products',
        localField: 'orders.productId',
        foreignField: 'productId',
        as: 'products'
    }
}, {
    $lookup: {
        from: 'itemTypes',
        localField: 'products.typeId',
        foreignField: 'typeId',
        as: 'itemTypes'
    }
}, {
    $lookup: {
        from: 'brands',
        localField: 'products.brandId',
        foreignField: 'brandId',
        as: 'brands'
    }
}, {
    $set: {
        'orders.price': {
            $arrayElemAt: ['$products.price', 0]
        },
        'orders.brandId': {
            $arrayElemAt: ['$products.brandId', 0]
        },
        'orders.typeId': {
            $arrayElemAt: ['$products.typeId', 0]
        },
        'orders.typeName': {
            $arrayElemAt: ['$itemTypes.name', 0]
        },
        'orders.brandName': {
            $arrayElemAt: ['$brands.name', 0]
        }
    }
}, {
    $group: {
        _id: '$_id',
        createdAt: {
            $first: '$createdAt'
        },
        status: {
            $first: '$status'
        },
        retailerId: {
            $first: '$retailerId'
        },
        retailerName: {
            $first: '$retailerName'
        },
        orderId: {
            $first: '$orderId'
        },
        orders: {
            $push: '$orders'
        }
    }
}]

这是一个超时聚合的演示：

https://mongoplayground.net/p/Jj6EhSl58MS

我们有大约 5 万个订单、1.4 万种产品、200 个品牌、89 种商品类型。

有没有办法优化这个聚合使其不会超时？

P/s：我的最终目标是使用 Mongodb Charts 功能中的漂亮图表可视化流行品牌和订购的商品类型。

【问题讨论】：

标签： mongodb aggregation mongodb-atlas

【解决方案1】：

你是否有关于你 $lookup 的集合的索引：产品 (productId) + itemTypes (typeId) + 品牌 (brandId)。否则，查找可能需要很长时间才能完成。

【讨论】：

有和没有品牌查询的执行时间是多少？你现在是从 MongoDB Charts 调用这个吗？也许你已经达到了 MongoDB Charts 的超时限制。
我可以看到有索引，但我担心如果我像上面那样查询所有 50k+ 个订单对象，它确实会触发 MongoDB 图表的超时限制。我测试只查询最近一年的订单，然后我将不再达到超时限制。这是非常不幸的，因为我确实希望客户能够在图表可视化中使用他们 10 年的订单，但看起来我不能，除非我弄清楚如何像我在这里问的那样加快聚合。
一种更激进的方法是对数据进行非规范化，以便您在订单中包含更多数据，这样您就不必进行如此多的查找。这是 MongoDB 中相当常见的方法。

【解决方案2】：

如果您使用的是 Mongo Atlas，则可以使用触发器在后台运行聚合查询 - 无论是在数据库更新时还是作为计划触发器 (https://docs.mongodb.com/realm/triggers/)。

当触发器运行时，您可以使用“$merge”操作将聚合管道的结果保存在新集合中。

exports = function() {
    const mongodb = context.services.get(CLUSTER_NAME);
    const orders = mongodb.db(DATABASE_NAME).collection("orders");
    const ordersSummary = mongodb.db(DATABASE_NAME).collection("orders.summary");
    
    const pipeline = [
        {
            YOUR_PIPELINE
        },
        { $merge: { into: "orders.summary", on: "_id", whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }
    ];

    orders.aggregate(pipeline);
};

这样，您的图表将非常快，因为它们只需从新集合中进行简单查询。

【讨论】：