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Reducir la cantidad de colecciones

Crear demasiadas colecciones puede disminuir el rendimiento. Con cada colección, MongoDB crea un Índice _id por defecto, que utiliza almacenamiento adicional. Si crea colecciones excesivas, esas colecciones e índices pueden sobrecargar los recursos del set de réplicas y disminuir el rendimiento.

Acerca de esta tarea

Considera el siguiente esquema que almacena lecturas diarias de temperatura tomadas cada hora. La base de datos temperature almacena las lecturas de cada día en colecciones separadas.

// Temperatures for May 10, 2024
{
   _id: 1,
   timestamp: "2024-05-10T010:00:00Z",
   temperature: 60
},
{
   _id: 2
   timestamp: "2024-05-10T011:00:00Z",
   temperature: 61
},
{
   _id: 3
   timestamp: "2024-05-10T012:00:00Z",
   temperature: 64
}
...

// Temperatures for May 11, 2024
{
   _id: 1,
   timestamp: "2024-05-11T010:00:00Z",
   temperature: 68
},
{
   _id: 2
   timestamp: "2024-05-11T011:00:00Z",
   temperature: 72
},
{
   _id: 3
   timestamp: "2024-05-11T012:00:00Z",
   temperature: 72
}
...

Con un número ilimitado de colecciones, el número de índices _id por defecto puede aumentar y degradar el rendimiento.

Además, este enfoque requiere una operación $lookup para query en varias colecciones. Las operaciones de $lookup aumentan la complejidad de las consultas y pueden tensionar los recursos.

Para reducir el número de colecciones, descarta o archiva las colecciones no utilizadas, o remodela tu esquema de datos consolidando colecciones relacionadas, desnormalizando datos o aprovechando documentos incrustados donde sea apropiado.

Ejemplo

Puedes modificar el esquema para almacenar las lecturas de temperatura de cada día en una sola colección. Por ejemplo:

db.dailyTemperatures.insertMany( [
   {
      _id: ISODate("2024-05-10T00:00:00Z"),
      readings: [
         {
            timestamp: "2024-05-10T10:00:00Z",
            temperature: 60
         },
         {
            timestamp: "2024-05-10T11:00:00Z",
            temperature: 61
         },
         {
            timestamp: "2024-05-10T12:00:00Z",
            temperature: 64
         }
      ]
   },
   {
      _id: ISODate("2024-05-11T00:00:00Z"),
      readings: [
         {
            timestamp: "2024-05-11T10:00:00Z",
            temperature: 68
         },
         {
            timestamp: "2024-05-11T11:00:00Z",
            temperature: 72
         },
         {
            timestamp: "2024-05-11T12:00:00Z",
            temperature: 72
         }
      ]
   }
] )

El esquema actualizado requiere menos recursos que el original. En lugar de necesitar un índice separado para cada día, el índice por defecto _id facilita ahora las consultas por fecha.

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