0 
db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$all" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200);

db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$in" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200);

这是结果

/* 88 */
{
  "ts" : ISODate("2012-09-11T06:57:26.801Z"),
  "op" : "query",
  "ns" : "newisikota.tablebusiness",
  "query" : {
    "LongitudeLatitude" : {
      "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753],
      "$maxDistance" : 0.053980478460939611
    },
    "Prominent" : {
      "$gte" : 15.0
    },
    "indexContents" : {
      "$all" : [/^soto/, /^nasi/]
    }
  },
  "ntoreturn" : 200,
  "nscanned" : 48,
  "nreturned" : 48,
  "responseLength" : 60002,
  "millis" : 3821,
  "client" : "127.0.0.1",
  "user" : ""
}

/* 89 */
{
  "ts" : ISODate("2012-09-11T06:57:43.147Z"),
  "op" : "query",
  "ns" : "newisikota.tablebusiness",
  "query" : {
    "LongitudeLatitude" : {
      "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753],
      "$maxDistance" : 0.053980478460939611
    },
    "Prominent" : {
      "$gte" : 15.0
    },
    "indexContents" : {
      "$in" : [/^soto/, /^nasi/]
    }
  },
  "ntoreturn" : 200,
  "nscanned" : 200,
  "nreturned" : 200,
  "responseLength" : 249598,
  "millis" : 320,
  "client" : "127.0.0.1",
  "user" : ""
}

注意：$all 查询可以偶尔运行 26 秒。

解释结果如下：

db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$all" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200).explain();




{
        "cursor" : "GeoSearchCursor",
        "nscanned" : 48,
        **"nscannedObjects" : 48,**
        "n" : 48,
        "millis" : 8563,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "isMultiKey" : false,
        "indexOnly" : false,
        "indexBounds" : {
        }
}
>


db.tablebusiness.find({ "LongitudeLatitude" : { "$nearSphere" : [106.772835, -6.186753], "$maxDistance" : 0.053980478460939611 }, "Prominent" : { "$gte" : 15 }, "indexContents" : { "$in" : [/^soto/, /^nasi/] } }).limit(200).explain();
{
        "cursor" : "GeoSearchCursor",
        "nscanned" : 200,
        **"nscannedObjects" : 200,**
        "n" : 200,
        "millis" : 516,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "isMultiKey" : false,
        "indexOnly" : false,
        "indexBounds" : {
        }
}

请注意，$in 搜索会扫描更多对象。

最坏的情况是最坏的情况，mongdob 可以进行 $in 搜索，然后过滤掉。比例应该不会很大。

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2 回答 2

4

您正在将苹果与橙子进行比较。两个查询返回不同的结果。$all 表示字段值应匹配所有输入，而 $in 表示字段值应匹配任何一个值。$all 是和，$in 是或。

结合 $limit - 与 in 相比，$all 查询将需要查看更多文档才能找到匹配项。

于 2012-09-11T08:59:46.137 回答
0

我在为什么在 mongodb 中使用 $all 慢得多？

这次我只用了一个词。因此，$in 和 $all 之间应该没有区别。它们都是等价的。

仍然 $all 慢得多。

事实证明，根据这个答案，mongodb 本身存在一个错误。

https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-1748

我想在问题解决之前我根本不会使用 $all 。

对于所有其他答案，您自己尝试过吗？

于 2012-09-24T15:07:32.960 回答