1 ### 2 * [获取部门信息] 3 ### 4 exports._fnGetDepartmentInfo = (req,res,next) -> 5 # 被查询的人,array类型,格式为["zhangsan","lisi"] 6 searchValues = req.body.query 7 if _.isEmpty(searchValues) 8 return res.json [] 9 name = req.session.user.name 10 password = req.session.user.pass 11 departmentInfo = [] 12 ep = new EventProxy() 13 ep.after("userInfo",searchValues.length,(list)-> 14 for li in list 15 if not li.err 16 departmentInfo = _.union(departmentInfo,li.msg) 17 return res.json departmentInfo 18 ) 19 _.each(searchValues,(searchValue)-> 20 chinaDomainAuth.fnRangeSearch name, password, searchValue.toString(), 21 fail : (err) -> 22 ep.emit "userInfo",{err:true} 23 res.json ["Too much data without displaying!"] 24 25 success : (data) -> 26 # res.json data 27 ep.emit "userInfo",{err:false,msg:data} 28 )
mongodb
1 javascript:LangSet('CN') 2 3 4 5 1.在查询条件、排序条件、统计条件的字段上选择创建索引,可以显著提高查询效率。 6 7 2.用$or时把匹配最 多 结果的条件放在最前面,用$and时把匹配最 少 结果的条件放在最前面。 8 9 3.使用limit()限定返回结果集的大小,减少数据库服务器的资源消耗,以及网络传输的数据量。 10 11 4.尽量少用$in,而是分解成一个一个的单一查询。尤其是在分片上,$in会让你的查询去每一个分片上查一次,如果实在要用的话,先在每个分片上建索引。 12 13 5.尽量不用模糊匹配查询,用其它精确匹配查询代替,比如$in、$nin。 14 15 6.查询量大、并发大的情况,通过前端加缓存解决。 16 17 7.能不用安全模式的操作就不用安全模式,这样客户端没必要等待数据库返回查询结果以及处理异常,快了一个数量级。 18 19 8.MongoDB的智能查询优化,判断粒度为query条件,而skip和limit都不在其判断之中,当分页查询最后几页时,先用order反向排序。 20 21 9.尽量减少跨分片查询,balance均衡次数少。 22 23 10.只查询要使用的字段,而不查询所有字段。 24 25 11.更新字段的值时,使用$inc比update效率高。 26 27 12.apped collections比普通collections的读写效率高。 28 29 13.server-side processing类似于SQL查询的存储过程,可以减少网络通讯的开销。 30 31 14.必要时使用hint()强制使用某个索引查询。 32 33 15.如果有自己的主键列,则使用自己的主键列作为id,这样可以节约空间,也不需要创建额外的所以。 34 35 16.使用explain,根据exlpain plan进行优化。 36 37 17.范围查询的时候尽量用$in、$nin代替。 38 39 18.查看数据库查询日志,具体分析的效率低的操作。 40 41 19.mongodb有一个数据库优化工具database profiler,能够检测数据库操作的性能。可以发现query或者write操作中执行效率低的,从而针对这些操作进行优化。 42 43 20.尽量把更多的操作放在客户端,当然这就是mongodb设计的理念之一。