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ベクトルのコレクションがありますコレクションのサイズ

print vectors.count()

は

102020

フィールドを反復するとき

start = time.time()
for v in vectors.find({},{'vector' : 1, '_id' : 0}):
    pass
print "total time:" , end-start

合計時間：5.05100011826

しかし、explain（）を使用して実行すると、クエリにかかる時間が大幅に短縮されることがわかります。

print vectors.find({},{'vector' : 1, '_id' : 0}).explain()

{u'nYields'：0、u'allPlans'：[{u'カーソル'：u' BasicCursor'、u'indexBounds'：{}}]、u'nChunkSkips'：0、u'ミリ秒'：23、u 'n'：102020、u'カーソル'：u'BasicCursor'、u'indexBounds'：{}、u'nscannedObjects'：102020、u'isMultiKey'：False、u'indexOnly'：False、u'nscanned'： 102020}

なぜこんなに大きな時差があるのですか？これをスピードアップする方法はありますか？すべてのベクターをSQLDBテキストフィールドにロードしましたが、同じクエリは1秒未満でした。ありがとう

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3 に答える 3

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私の推測では、2 つ目は単に mongoDB が実際に「find」を実行するのにかかる速度を示しているだけであり、前者はすべてのレコードをコンソールに取得して処理することも含まれていると思います。

于 2012-08-01T10:42:52.553 に答える
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結果を反復処理するときに、 batch_sizeを試して速度を向上させ、ネットワークホップの量を減らすことをお勧めします。

start = time.time()
for v in vectors.find({},{'vector' : 1, '_id' : 0}).batch_size(1000):
    pass
print "total time:" , end-start
于 2012-08-01T10:32:25.243 に答える
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クエリするフィールドにインデックスを提供できます。あなたの場合は次のようになります"vector"。

vectors.createIndex({"vector":1},{sparse:true})

その後、クエリの時間を確認できます。

于 2016-07-04T10:34:22.483 に答える