MongoDB中执行批操作

和大多数数据库系统类似，MongoDB也提供了api，支持在单个操作中插入或检索多个文档。
通过减少客户端和MongoDB之间的交互次数，可以提高数据库的性能。

使用.batchsize()优化批量读
当使用游标检索数据，可以使用batchSize来指定每次操作读取的行数。
比如，下面的游标中使用limit限定了处理的所有行数；而arraySize控制了每次网络请求从mongodb中检索的文档数。

cursor = useDb.collection('millions').find().limit(limit).batchSize(arraySize);

for (let doc = await cursor.next(); doc != null; doc = await cursor.next()) {
    counter++;
}

batchSize操作符不会真正给程序返回一个数组，只是控制每次网络交互中检索的文档数量。

默认情况下，MongoDB为.batchSize设置了一个相当高的值，如果你随意更改它，可能会很容易降低性能。
但是，如果你从远程表取回大量的小的行，增加该选项的值会显著提升性能。
以下是我们的测试结果，将batchSize设置成小于1000，性能会很糟糕，有时会特别糟糕。设置大于1000后，会有显著的性能提升。

 

代码中要避免过量的网络交互(Network Round Trips)

batchSize()可以帮助减少网络开销。有时候，唯一可以优化网络来回开销的方法是优化代码逻辑。比如：

for (i = 1; i < max; i++) {
    //console.log(i);
    if ((i % 100) == 0) {
        cursor = useDb.collection(mycollection).find({
            _id: i
        });
        const doc = await cursor.next();
        counter++;
    }
}

我们正在从MongoDB集合中每100个文档中取出一个。如果集合很大，那就是大量的网络往返。此外，这些请求中的每一个都将通过索引查找来满足，并且所有这些索引查找次数是非常多的。
或者，我们可以在一个操作中提取整个集合，然后提取我们想要的文档。

const cursor = useDb.collection(mycollection).find().batchSize(10000);
for (let doc = await cursor.next(); doc != null; doc = await cursor.next()) {
    if (doc._id % divisor === 0) {
        counter++;
    }
}

直觉上，可能会认为第二种方法会花费更长的时间。毕竟，我们现在从MongoDB中检索的文档多了100倍，对吧?但是，由于游标在每个批处理中(在底层)要拉过数千个文档，因此第二种方法实际上网络强度要小得多。如果数据库位于一个较慢的网络上，那么第二种方法将会快得多。
下面我们将看到本地服务器(例如，在我的笔记本电脑上)和远程服务器(Altas)两种方法的性能。
当数据在我的笔记本电脑上时，第一种方法要快一些。但是当服务器是远程的时，在一次操作中调出所有数据要快得多。

 

批量插入
就像我们想要批量地从MongoDB中取出数据一样，我们也想批量地插入数据——如果我们有很多数据要插入的话。批量插入的代码比find()示例要复杂一些。下面是一个批量插入数据的示例。

if (orderedFlag == 1)
    bulk = db.bulkTest.initializeOrderedBulkOp();
else
    bulk = db.bulkTest.initializeUnorderedBulkOp();

for (i = 1; i <= NumberOfDocuments; i++) {
    //Insert a row into the bulk batch
    var doc = {
        _id: i,
        i: i,
        zz: zz
    };
    bulk.insert(doc);
    // Execute the batch if batchsize reached
    if (i % batchSize == 0) {
        bulk.execute();
        if (orderedFlag == 1)
            bulk = db.bulkTest.initializeOrderedBulkOp();
        else
            bulk = db.bulkTest.initializeUnorderedBulkOp();
    }
}
bulk.execute();

在第2行或第4行，我们为bulkTest集合初始化一个bulk对象。有两种方法可以做到这一点——我们可以创建有序的或非有序的。Ordered保证集合按照它们呈现给bulk对象的顺序被插入。否则，MongoDB可以优化插入到多个流，这些流可能不是按顺序插入的。
在第9行，我们将文档添加到"bulk"对象。当达到适当的批处理大小(第11行)时，执行批处理(第12行)并重新初始化bulk对象(第14或16行)。我们在最后(第19行)进一步执行，以确保插入了所有文档。
我使用不同的"批处理"大小(例如，在execute()调用之间插入的文档数量)将100,000个文档插入到我笔记本电脑上的一个集合中。我尝试了有序和无序的批量操作。结果如下图所示:

结果非常明显——批量插入可以显著提高性能。最初，批处理大小的每一次增加都会降低性能，但最终性能会趋于稳定。
我相信MongoDB无论如何都将每个操作的批数限制在1000个，但在此之前，你的网络数据包也有可能被填满，并且你不会看到通过增加批大小可以减少运行时间。因为文档大小不同，可能网络包已经满了。

https://dzone.com/articles/bulk-operations-in-mongodb