使用 MongoDB 内嵌查询优化数据检索

随着移动社交网络的发展，数据范围发展十分迅速，特别用户信息，业务记录等信息可能会超过百亿条和超过每秒几十亿次的读写操作，针对如此范围的数据，检索特别是过滤查询才是最重要的业务逻辑，其中 MongoDB 内嵌查询优化技术可以有效提高查询效力。

MongoDB 内嵌查询使用 Document 和 数组结构，使得我们对各个数据项进行查询要求时不需要屡次发起 SQL 查询要求，只需要做一次查询，就能够取得所有所需信息。MongoDB 中还可以很方便地使用内嵌数组，可以在父文档中寄存一个关联子文档的数组，比如以下代码，可使用两种过滤条件对子文档数组进行过滤：

//查找 shelf 为 c 的书

db.books.find({

name: ‘c’,

Shelf: {

$elemMatch:{

name:”c”,

count:{$gt:10}

}

}

})

//查找 shelf 为 c 的所有书

db.books.aggregate([

{$match : {name:’c’}},

{ $unwind: “$Shelf”},

{$match : {‘Shelf.name’:’c’,’Shelf.count’:{$gt:10}}}

])

另外， MongoDB 还支持多个内嵌查询，和条件类型的两重嵌套查询，可以有效的挑选数据库中的数据，加快查询速度，比以下面的例子：

// 查找 shelf 为 c 的书，并且 price 为 202 的

db.books.find({

name: ‘c’,

shelf: {

$elemMatch:{

name:”c”,

price: 202

}

}

})

总的来讲，使用 MongoDB 内嵌查询可以有效提升查询性能，可以大大减少发起数据检索的次数，从而减少读写延迟，提高系统处理能力。

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