如何繞過MongoDBV4.4中每個管道的$facetmemory100MB記憶體限制？

我正在使用 MongoDB 3.4，最近在 Beta 環境中將其升級到 4.4。我有一個使用 facet 的查詢，它給出了超過 100MB 大小限制的問題。我看到 Jira 鏈接在這里解釋了這個問題：https : //jira.mongodb.org/browse/SERVER-40317

查詢是根據用戶輸入動態生成的，因此很難直接對查詢進行更改，我認為這是最后的手段。

我無論如何都在尋找繞過這個限制。AllowDiskUsage 也不能如上述鏈接所述那樣作業。

uj5u.com熱心網友回復：

經確認，這可以解決問題：

  db.adminCommand({setParameter: 1, internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 335544320})

使用上述命令影響 RAM 限制從默認 100MB 更改為 320 MB

查看更改是否到位：

 use admin
 db.runCommand( { getParameter : 1, “internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes” : 1 } )

此更改是臨時的，要使其永久生效，您需要將其添加到 mongodb.conf 檔案中以在啟動時生效：

 setParameter:
     internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 335544320

uj5u.com熱心網友回復：

與您的問題不完全相關，但您的聚合管道看起來有點傻。為什么你只用一個引數來使用所有這些$and/ $or？

如果我沒記錯的話，您的聚合管道如下所示：

responses.aggregate([
   {
      '$match': {
         surId: '5f548bda279ef41b7a9cd23c',
         preview: 0,
         resStatus: '1',
         archive: { '$exists': false },
         modified: {
            '$gte': ISODate('2020-08-31T20:59:59.999Z'),
            '$lt': ISODate('2020-11-30T21:00:00.000Z')
         },
         'resAObj.601aaf29fd93f74cab932141': { $in: [Object] }
      }
   },
   { $project: { 'resAObj.601aaf29fd93f74cab932141': 1, surId: 1 },
   {
      '$facet': {
         '0': [
            { '$match': { 'resAObj.601aaf29fd93f74cab932141': { '$elemMatch': [Object] } } },
            { '$addFields': { 'resAObj.601aaf29fd93f74cab932141': { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'item', cond: { '$and': [Array] } } } } },
            {
               '$project': {
                  surId: '$surId',
                  d_DMID7235_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7237_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7239_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7240_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7241_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7242_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7243_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7244_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  d_DMID7245_0_d: { '$filter': { input: '$resAObj.601aaf29fd93f74cab932141', as: 'dmi_0', cond: { '$eq': [Array] } } },
                  index: '0'
               }
            },
            {
               '$project': {
                  surId: '$surId',
                  DMID7235: { '$ifNull': ['$d_DMID7235_0_d', 0] },
                  DMID7237: { '$ifNull': ['$d_DMID7237_0_d', 0] },
                  DMID7239: { '$ifNull': ['$d_DMID7239_0_d', 0] },
                  DMID7240: { '$ifNull': ['$d_DMID7240_0_d', 0] },
                  DMID7241: { '$ifNull': ['$d_DMID7241_0_d', 0] },
                  DMID7242: { '$ifNull': ['$d_DMID7242_0_d', 0] },
                  DMID7243: { '$ifNull': ['$d_DMID7243_0_d', 0] },
                  DMID7244: { '$ifNull': ['$d_DMID7244_0_d', 0] },
                  DMID7245: { '$ifNull': ['$d_DMID7245_0_d', 0] },
                  index: '0'
               }
            }
         ],
         '1': ['... same as above'],
         '2': ['... same as above'],
         '3': ['... same as above'],
         '4': ['... same as above'],
         '5': ['... same as above'],
         '6': ['... same as above'],
         '7': ['... same as above'],
         total: [{ '$count': 'total' }],
         baseValue: ['... same as above']
      }
   },
   { '$project': { mergedArray: { '$concatArrays': ['$0', '$1', '$2', '$3', '$4', '$5', '$6', '$7', '$total', '$baseValue'] } } },
   { '$unwind': '$mergedArray' },
   { '$replaceRoot': { newRoot: '$mergedArray' } }
])

你所有的操作都基于一個欄位resAObj.601aaf29fd93f74cab932141，這看起來很奇怪。也許純 javascript 代碼可以更好地解決它。

您可以使用$map、$arrayToObject和$ objectToArray。實際上，我根本看不出使用的理由$facet。

如果沒有樣本輸入資料和樣本結果，很難給出答案，但我認為聚合管道可以寫得更簡單。

uj5u.com熱心網友回復：

你必須像這樣使用 mongoose utils allowdiskusage：

return OrderEntity
        .aggregate(compendiumAggregation(query))
        .allowDiskUse(true)
        .then(success(res))
        .catch(next);

標籤：MongoDB 猫鼬 聚合框架

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