即使添加索引后，mongodb group by 仍很慢

我有一个简单的集合：

{
    "_id" : ObjectId("5033cc15f31e20b76ca842c8"),
    "_class" : "com.pandu.model.alarm.Alarm",
    "serverName" : "CDCAWR009 Integration Service",
    "serverAddress" : "cdcawr009.na.convergys.com",
    "triggered" : ISODate("2012-01-28T05:09:03Z"),
    "componentName" : "IntegrationService",
    "summary" : "A device which is configured to be recorded is not being recorded.",
    "details" : "Extension<153; 40049> on CDCAWR009 is currently not being recorded
    properly; recording requested for the following reasons: ",
    "priority" : "Major"
}

馆藏中将有大约数百万份此类文件。我正在尝试按服务器名称进行分组并获取所有服务器名称的计数。从 RDBMS 查询的角度来看，听起来很简单。

The query that I have come up with is 
    db.alarm.group( {key: { serverName:true }, reduce: function(obj,prev) { prev.count++ }, initial: { count: 0 }});

另外，我在 serverName 上添加了索引。

> db.alarm.getIndexes()
[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "ns" : "test.alarm",
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "serverName" : 1
                },
                "ns" : "test.alarm",
                "name" : "serverName_1"
        }
]

但是，13 秒后我在 mongodb 中收到响应。而在sql server中，类似的查询在没有索引的情况下也会在4秒内返回。

我有什么遗漏的吗？

感谢期待。

从您编写的查询中可以看出，2.0 中的这种类型的聚合需要您运行 Map/Reduce。 MongoDB 上的 Map/Reduce 有一些性能损失，这些损失已在 SO 中涵盖before https://stackoverflow.com/a/3951871/1148648- 基本上，除非你能够跨集群并行化，否则你将通过 Spidermonkey 运行单线程 javascript - 这不是一个快速的提议。由于您没有选择性，索引并没有真正的帮助 - 您只需要扫描整个索引以及潜在的文档。

随着 2.2 即将发布（在撰写本文时目前处于 rc1 版本），您有一些选择。这聚合框架 http://docs.mongodb.org/manual/reference/aggregation（这是原生的，不是基于 JS 的 Map/Reduce）在 2.2 中引入有一个内置的集团运营商 http://docs.mongodb.org/manual/reference/aggregation/#_S_group是专门为了加速 MongoDB 中的此类操作而创建的。

我建议尝试一下 2.2，看看你的分组性能是否有所提高。我认为它看起来像这样（注意：未经测试）：

db.alarm.aggregate(
    { $group : {
        _id : "$serverName",
        count : { $sum : 1 }
    }}
);