MongoDB：调用 Count() 与跟踪集合中的计数
我正在将我们的消息系统转移到 MongoDB，并且很好奇对于各种统计数据（例如每个用户的消息数量等）采取什么方法。在 MS SQL 数据库中，我有一个表，其中每个用户有不同的计数，并且它们通过触发器进行更新例如，我可以知道 UserA 有多少条未读消息，而无需调用昂贵的 SELECT Count(*) 操作。
MongoDB 中的 count 函数也很昂贵吗？ 我开始阅读有关 Map/Reduce 的内容，但我的网站负载很高，因此统计数据必须实时更新，我的理解是 Map/Reduce 是耗时的操作。
在 MongoDB 中收集各种聚合计数的最佳（性能方面）方法是什么？
I am moving our messaging system to MongoDB and am curious what approach to take with respect to various stats, like number of messages per user etc. In MS SQL database I have a table where I have different counts per user and they get updated by trigger on corresponding tables, so I can for example know how many unread messages UserA has without calling an expensive SELECT Count(*) operation.
Is count function in MongoDB also expensive?
I started reading about map/reduce but my site is high load, so statistics has to update in real time, and my understanding is that map/reduce is time consuming operation.
What would be the best (performance-wise) approach on gathering various aggregate counts in MongoDB?
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评论（2）
Mongodb 非常适合数据非规范化。如果您的网站负载很高，那么您需要预先计算几乎所有内容，因此毫无疑问，请使用
$inc来增加消息计数。Mongodb good fit for the data denormaliztion. And if your site is high load then you need to precalculate almost everything, so use
$incfor incrementing messages count, no doubt.如果您有大量数据，那么我会坚持使用相同的方法，并在为用户添加新消息时增加聚合计数器，使用如下所示的集合：
counts
不幸的是（或者幸运的是？）MongoDB 中没有触发器，因此您可以从应用程序逻辑中增加计数器：
这将为您提供最佳性能，并且您可能还会在
userid 字段：If you've got a lot of data, then I'd stick with the same approach and increment an aggregate counter whenever a new message is added for a user, using a collection something like this:
counts
Unfortunately (or fortunately?) there are no triggers in MongoDB, so you'd increment the counter from your application logic:
This'll give you the best performance, and you'd probably also put an index on the
useridfield for fast lookups: