単一の巨大なコレクションと複数の小さなコレクションの2つのシナリオをテストしたところ、クエリ中のパフォーマンスに大きな違いがあることがわかりました。これが私がしたことです。
ケース1：10種類の商品について1,000万件のレコードを含む商品コレクションを作成し、この中に商品タイプごとに正確に100万件のレコードを作成し、ProductTypeにインデックスを作成しました。条件ProductType=1、ProductPrice> 100、limit（10）でサンプルクエリを実行して、ProductType = 1の10レコードを返し、価格が100を超える場合、コレクションに価格の製品が多数ある場合、約35ミリ秒かかりました。は100を超えており、ProductType = 1の価格が100を超える製品の数が非常に少ない場合、同じクエリに約8000ミリ秒（8秒）かかりました。
ケース2：ProductTypeごとに10個の異なるProductテーブルを作成し、それぞれに100万件のレコードが含まれています。productType 1のレコードを含むコレクション1で、条件ProductPrice> 100およびlimit（10）を使用して同じサンプルクエリを実行し、価格が100を超える製品のレコードを10個返すと、コレクションにロットがある場合、約2.5ミリ秒かかりました。価格が100を超える製品の数であり、価格が100を超える製品の数が非常に少ない場合、同じクエリに約1500ミリ秒（1.5秒）かかりました。
では、なぜそれほど大きな違いがあるのでしょうか。ケース1とケース2の唯一の違いは、1つの巨大なコレクションと複数の小さなコレクションですが、最初のケースでは1つの巨大なコレクションでProductTypeのインデックスを作成しました。パフォーマンスの違いは、最初のケースのインデックスが原因だと思います。最初のケースではそのインデックスが必要です。そうしないと、パフォーマンスがさらに低下します。最初のケースではインデックスが原因でパフォーマンスが低下すると予想していましたが、最初のケースでは約10倍の大きな違いは予想していませんでした。
つまり、1つの大きなコレクションと複数の小さなコレクションでは8000ミリ秒と1500ミリ秒です。なんで？