MongoDB 聚合提速 3 招：$lookup 管道、部分索引、时间序列集合（含可复现实验与 explain 统计）

MongoDB 聚合提速 3 招：$lookup 管道、部分索引、时间序列集合（含可复现实验与 explain 统计）

目标：把“慢聚合”变“稳快聚合”。本文给出可复现数据集、索引与聚合写法、explain 统计脚本和命中速查表，让你能在自己的库里马上复刻与提速。

文章目录

• MongoDB 聚合提速 3 招：$lookup 管道、部分索引、时间序列集合（含可复现实验与 explain 统计）
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  • 下载资源
  • 0. 实验环境与一键启动
  • 1. 可复现数据集（`mongosh` 粘贴执行）
  • 2. 技巧一：$lookup 的**管道写法**（别一股脑全表连接）
  • • 2.1 反例（慢的常见写法）
    • 2.2 正确姿势：**先 $match 再 $lookup（管道版）**
  • 3. 技巧二：**部分索引（Partial Index）**把查询面变小
  • 4. 技巧三：**时间序列集合**的聚合快路
  • 5. 一键 **explain 统计**脚本（直接粘贴）
  • 6. 索引命中 **速查表**
  • 7. 实战：把慢聚合变快（练习脚本）
  • 8. 常见坑与排查
  • 9. 收尾 & 路线

下载资源

可复现实验脚本与数据（CSDN 下载）：
MongoDB 聚合提速脚本包

0. 实验环境与一键启动

• MongoDB 7.x，mongosh。
• 数据库：demo。
• 本地快速起（Docker）：

docker run -d --name mongo -p 27017:27017 mongo:7
docker exec -it mongo mongosh

1. 可复现数据集（mongosh 粘贴执行）

1.1 造 users / orders（50k 订单、加索引）

use("demo");
db.users.drop(); db.orders.drop();

const N_USERS = 5000, N_ORDERS = 50000;
for (let i=1;i<=N_USERS;i++){
   
   
  db.users.insertOne({
   
   _id:i, email:`user${
     
     i}@demo.com`, level: ["NORMAL","VIP","SVIP"][Math.floor(Math.random()*3)]});
}

// 订单：部分 PAID，含 userId / createdAt / total
const now = Date.now();
for (let i=1;i<=N_ORDERS;i++){
   
   
  const uid = 1 + Math.floor(Math.random()*N_USERS);
  db.orders.insertOne({
   
   
    _id: i,
    userId: uid,
    status: Math.random() < 0.7 ? "PAID" : "CREATED",
    total: 10 + Math.floor(Math.random()*300),
    createdAt: new Date(now - Math.floor(Math.random()*30)*86400000)
  });
}

// 必备索引（后面会在此基础上做“部分索引”）
db.orders.createIndex({
   
    userId:1, createdAt:-1 });      // 常用过滤+排序
db.users.createIndex({
   
    email:1 });                      // 举例

1.2 时间序列 metrics（三台主机一天数据）

db.metrics.drop();
db.createCollection("metrics", {
   
   
  timeseries: {