Mongo 聚合与 Java for 循环和性能

我存储了以下 mongo 文档

{
 "Field1": "ABC",
 "Field2": [
    { "Field3": "ABC1","Field4": [ {"id": "123" }, { "id" : "234" }, { "id":"345" }] }, 
    { "Field3": "ABC2","Field4": [ {"id": "123" }, { "id" : "234" }, { "id":"345" }] }, 
    { "Field3": "ABC3","Field4": [{ "id":"345" }] },  
    ]
}

从上面，我想获取 id 为“123”的子文档

ie.

{ 
    "Field3" : "ABC1",
    "Field4" : [ { "id": "123"} ]
} ,
{
    "Field3" : "ABC2",
    "Field4" : [ { "id": "123"} ]
}

1. Java way  
    A. use Mongo find method to get the ABC document from Mongo DB
    B. for Loop to Iterate the Field2 Json Array
    C. Again for Loop to Iterate over Field4 Json Array
    D. Inside the nested for loop I've if condition to Match id value to "123"
    E. Store the Matching subdocument into List 

2. Mongo Way
   A. Use Aggregation query to get the desired output from DB.No Loops and conditions in the Java side. 
   B. Aggregation Query below stages
    I)  $Match - match the ABC document
    II) $unwind - Field2
    III) $unwind - Field4
    IV) $match - Match the with id ( value is "123")
    V) $group - group the document  based on Field3 (based on "ABC1" or "ABC2") 
    VI) execute aggregation and return results
  

两者都工作良好并返回正确的结果。
问题是哪一个更好遵循，为什么？我在restful service get方法中使用了聚合，那么并行执行聚合查询1000次或更多次会导致性能问题吗？

通过聚合，整个查询作为 MongoDB 服务器上的单个进程执行 - 应用程序将从服务器获取结果游标。

使用 Java 程序，您还可以从数据库服务器获取游标作为应用程序处理的输入。来自服务器的响应游标将是更大的数据集并且将使用更多的网络带宽。然后在应用程序中进行处理，这就增加了更多的步骤来完成查询。

我认为聚合选项是一个更好的选择 - 因为所有处理（初始匹配和过滤数组）作为单个进程在数据库服务器上发生。

另请注意，您发布的聚合查询步骤可以以有效的方式完成。您可以在一个阶段中执行这些操作，而不是多个阶段（2、3、4 和 5）两个阶段- 用一个$project with $map在外部数组上，然后$filter在内部数组上and then $filter外部数组。

聚合：

db.test.aggregate( [
  { 
      $addFields: { 
          Field2: { 
              $map: {
                   input: "$Field2",
                      as: "fld2",
                      in: {
                           Field3: "$$fld2.Field3",
                           Field4: { 
                               $filter: {
                                   input: "$$fld2.Field4",
                                      as: "fld4",
                                    cond: {  $eq: [ "$$fld4.id", "123" ] }
                               }
                           }
                       }
                 } 
          }
      }
  },
  { 
      $addFields: { 
          Field2: { 
              $filter: {
                   input: "$Field2",
                      as: "f2",
                    cond: {  $gt: [ { $size: "$$f2.Field4" }, 0 ] }
              }
          }
      }
  },
] )