通过并行加速mongo查询并使用ThreadPool？

Question

我们的mongodb架构每周存储数据。 每周都有它自己的数据库与相同的集合集。 有时我必须检查数据超过12周，这意味着我在12个不同的数据库（所有在一个mongo服务器上）运行相同的查询：

...
for (MongoOperationDto week : allWeeks) {
  results.addAll(repo.find(gid, week.db(), week.collection());
}
...

在这种情况下，我按顺序运行12次find（）。 我猜内部连接池处理它们还是？ 如果不是，如果我创建12个Java线程并且每个线程将运行一个查找，那么它会是一个好处吗？ 也许喜欢：

public class FindTask {

    @Autowired
    MyMongoRepo repo;

    @Async
    public List<Result> doFindTask(long gid, MongoOperationDto week) {
         return repo.find(gid, week.db(), week.connection());
    }
}

哪种方法实际上更快或者在检索数据时没有速度差异？

Answer 1

连接池处理连接，仅此而已：

在软件工程中，连接池是维护的数据库连接的缓存，以便在将来需要对数据库的请求时可以重用连接

对于您的第一个代码，这意味着在完成第一个查找而不是建立与MongoDB的新连接之后，它可以重用池中存在的现有已打开且未使用的连接。

因此，在第一种情况下，每个查询将有12个串行查询和1个连接。

在第二种情况下，您有12个并行查询同时使用12个不同的连接。

在性能方面如果查询需要很长时间，第二个解决方案应该更快（完成时间），但它使用更多资源（ram，cpu时间）。 请注意，时间也受MongoDB架构的影响。 如果您的查询在同一磁盘上运行长磁盘操作，则可能并行化它们并不会改善总时间。