在70W的数据中,执行 'name': /Mamacitas /
需要17.358767秒才完成
数据内容例:
{
"Attitude_low": NumberInt(0),
"Comments": "i",
"file": [
"mamacitas-7-scene3.avi",
"mamacitas-7-scene4.avi",
"mamacitas-7-scene5.avi",
"mamacitas-7-scene2.avi",
"mamacitas-7-scene1.avi",
"14968frontbig.jpg",
"[000397].gif",
"mamacitas-7-bonus-scene1.avi",
"14968backbig.jpg"
],
"Announce": "http://exodus.desync.com/announce",
"View": NumberInt(0),
"Hash": "9E3842903C56E8BBC0C7AF7A0A8636590491923C",
"name": "Mamacitas 7[SILVERDUST]",
"Encoding": "!",
"EntryTime": 1403169286.9712,
"Attitude_top": NumberInt(0),
"CreatedBy": "ruTorrent (PHP Class - Adrien Gibrat)",
"CreationDate": NumberInt(1365851919)
}
关于索引部分:
请问我该如何提高匹配速度?
ファジー クエリを使用する場合、ハッシュ タイプのインデックスは役に立ちません。単語の分割後にインデックスを構築するには、実際に検索エンジンに依存する必要があります。
1 つは、エラスティック検索のようなものを使用し、専用のものを構築することですMongoDB テキスト インデックスを試すことができます。完全な単語を一致させたいだけのようです。これは、このインデックスのアプリケーション シナリオと同じです。
Lucence/Sphinx を MongoDb と組み合わせて使用すると、Mongodb クエリの効率は確かに比較的低いです
。