Reduza o número de collections

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Criar muitas collections pode diminuir o desempenho. Com cada coleta, o MongoDB cria um índice _id padrão, que utiliza armazenamento adicional. Se você criar collections em excesso, essas collections e índices podem sobrecarregar os recursos do conjunto de réplicas e diminuir o desempenho.

Sobre esta tarefa

Considere o seguinte esquema que armazena leituras diárias de temperatura que são feitas a cada hora. O banco de banco de dados do temperature armazena as leituras de cada dia em coleções separadas.

// Temperatures for May 10, 2024
{
   _id: 1,
   timestamp: "2024-05-10T010:00:00Z",
   temperature: 60
},
{
   _id: 2
   timestamp: "2024-05-10T011:00:00Z",
   temperature: 61
},
{
   _id: 3
   timestamp: "2024-05-10T012:00:00Z",
   temperature: 64
}
...

// Temperatures for May 11, 2024
{
   _id: 1,
   timestamp: "2024-05-11T010:00:00Z",
   temperature: 68
},
{
   _id: 2
   timestamp: "2024-05-11T011:00:00Z",
   temperature: 72
},
{
   _id: 3
   timestamp: "2024-05-11T012:00:00Z",
   temperature: 72
}
...

Com um número ilimitado de collections, o número de índices _id padrão pode crescer para degradar o desempenho.

Além disso, essa abordagem requer uma operação $lookup para fazer query em várias collections. As operações $lookup adicionam complexidade às queries e podem sobrecarregar recursos.

Para reduzir o número de collections, descarte ou arquive collections não utilizadas ou remodele seu esquema de dados consolidando collections relacionadas, desnormalizando dados ou aproveitando documentos incorporados quando apropriado.

Exemplo

Você pode modificar o esquema para armazenar as leituras de temperatura de cada dia em uma única coleção. Por exemplo:

db.dailyTemperatures.insertMany( [
   {
      _id: ISODate("2024-05-10T00:00:00Z"),
      readings: [
         {
            timestamp: "2024-05-10T10:00:00Z",
            temperature: 60
         },
         {
            timestamp: "2024-05-10T11:00:00Z",
            temperature: 61
         },
         {
            timestamp: "2024-05-10T12:00:00Z",
            temperature: 64
         }
      ]
   },
   {
      _id: ISODate("2024-05-11T00:00:00Z"),
      readings: [
         {
            timestamp: "2024-05-11T10:00:00Z",
            temperature: 68
         },
         {
            timestamp: "2024-05-11T11:00:00Z",
            temperature: 72
         },
         {
            timestamp: "2024-05-11T12:00:00Z",
            temperature: 72
         }
      ]
   }
] )

O esquema atualizado requer menos recursos do que o original. Em vez de precisar de um índice separado para cada dia, o índice _id padrão agora facilita as queries por data.

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Remover índices desnecessários