聚合并发性的 AWS DocumentDB 性能问题

问题描述

我正在 AWS 中使用 DocumentDB，当我尝试从不同的聚合查询同时读取同一个集合时遇到了问题。

问题不是我无法从数据库中读取，而是完成查询需要花费大量时间。我是同时触发查询还是一个接一个触发查询都没有关系。

我正在使用带有 NodeJS 的 Lambda 函数来运行我的代码。我正在使用 mongoose 来处理与数据库的连接。

这是我放在一起来说明我的问题的示例代码：

query1() {
     return Collection.aggregate([...])
}
 
query2() {
  return Collection.aggregate([...])
}

query3() {
  return Collection.aggregate([...])
}

如果我使用 Promise.all

运行它需要 相同的时间

Promise.all([ query1(),query2(),query3() ])

如果我运行它等待上一个完成

query1().then(result1 => query2().then(result3 => query3()))

虽然如果我在不同的 Lambda 执行中运行每个查询，完成每个单独查询所需的时间会显着减少（1 到 2 秒之间）。

因此，如果它们并行运行，则执行应该在花费最多时间（2 秒）的查询时间结束，而不是像现在这样花费 7 秒。

所以我的猜测是无论我如何发送查询，DocumentDB 的实例都会按顺序运行查询。该集合中约有 19,000 个文档，总大小接近 25Mb。

当我查看实例的指标时，cpu utilization 仅略高于 8% 并且 RAM 可用仅下降 20Mb。所以我不认为延迟的问题与实例的大小有关。

你知道为什么 DocumentDB 会这样吗？是否可以更改配置以并行运行聚合？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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