Meteor js：如果记录大约为100000，则页面花费太多时间来查询mongodb

Question

我正在研究流星js，mongodb数据库中将有大量数据。 目前，数据库中大约有50000条消息。 我正在提供当前正在使用的代码。 由于某种原因，该应用程序花费太多时间来呈现或加载数据库中的数据。 还有一件事情，如果我正在做任何活动，例如，就像消息一样，应用程序再次从数据库中获取消息。

Template.messages.helper({
    linkMessages() {
        var ids = _.pluck(Meteor.user().subscription, '_id');
        var messages = Messages.find({ $or: [{ feedId: { $exists: false }, link: { $exists: true } }, { feedId: { $in: ids }, link: { $exists: true } }] }, { sort: { timestamp: 1 }, limit: Session.get("linkMessageLimit") }).fetch();
        return messages;
    }

})

在oncreate方法中调用发布

Template.roomView.onCreated(function() {
    const self = this;
    Deps.autorun(function() {
        Meteor.subscribe('messages', Session.get('currentRoom'), Session.get('textMessageLimit'), {
            onReady() {
                isReady.messages = true;
                if (scroll.needScroll) {
                    scroll.needScroll = false;
                    if (scroll.previousMessage) {
                        Client.scrollToMessageText(scroll.previousMessage);
                    }
                } else {
                    Meteor.setTimeout(function() {
                        Client.scrollChatToBottomMsg();
                    }, 1000)
                }
            }
        });

    });
});`

服务器上的发布功能：

Meteor.publish('messages', function(roomId, limit) {
    check(roomId, String);
    check(limit, Match.Integer);

        let query = { $or: [{ link: {$exists: false} }, { feedId: { $exists: false } }] };

        const thresholdMessage = Messages.findOne(query, { skip: limit, sort: { timestamp: 1 } });

        if (thresholdMessage && thresholdMessage.timestamp) {
            query.timestamp = { $gt: thresholdMessage.timestamp };
        }

        return Messages.find(query, { sort: { timestamp: -1 } });

});

Answer 1

允许mini-mongodb填充如此巨大的数据不是一个好习惯。 尽管Meteor JS也很擅长，但考虑网络流量，带宽等仍然需要花费一些时间。

无论是无限滚动还是简单分页，我都建议您使用分页。 我已经接受了它，它就像魅力一样工作， 这是答案和分页的整个代码 。

我的分页解决方案是特定于服务器的，因此性能良好。 集合发布仅限于订阅提供的limit 。

注意：对于带有搜索和分页功能的表格，还没有合适的完整解决方案，还有更多功能，这使得它可以根据我们的需要非常灵活。 我建议创建自己的。

更多见解：

https://www.quora.com/Does-Meteor-work-well-with-large-datasets

https://forums.meteor.com/t/very-big-data-collection-in-mongodb-how-to-fetch-in-meteor-js/6571/7

https://projectricochet.com/blog/top-10-meteor-performance-problems