我正在尝试使用MongoDB来实现自然语言字典。我有一个lexemes集合，每个lexemes都有许多wordforms作为子文档。这是一个单一的lexeme看起来像：
{
"_id" : ObjectId("51ecff7ee36f2317c9000000"),
"pos" : "N",
"lemma" : "skrun",
"gloss" : "screw",
"wordforms" : [
{
"number" : "sg",
"surface_form" : "skrun",
"phonetic" : "ˈskruːn",
"gender" : "m"
},
{
"number" : "pl",
"surface_form" : "skrejjen",
"phonetic" : "'skrɛjjɛn",
"pattern" : "CCCVCCVC"
}
],
"source" : "Mayer2013"
}
目前我有大约4000个lexemes的集合，每个lexemes平均有一个1000个字形的列表（而不是上面的2个）。这意味着我在集合中有效地拥有4,000,000个独特的单词形式，我需要能够在合理的时间内搜索它们。
普通查询看起来像这样：
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":"skrejjen"})
我有一个索引 wordforms.surface_form，这个搜索非常快。
但是，如果我想在搜索中使用通配符，则表现非常糟糕。例如：
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":/skrej/})
需要5分钟（此时我放弃了等待）。如上所述 在这个问题上，已知索引的正则表达式搜索是不好的。我知道在正则表达式搜索中添加^锚点 很有帮助，但它也严重限制了我的搜索功能。即使我愿意做出这样的牺牲，我也注意到响应时间仍然可以根据正则表达式而变化很大。查询
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":/^s/})
需要35秒才能完成。
到目前为止，我所做的最好的结果实际上是当我关闭索引时使用 hint。
在这种情况下，事情似乎有了很大改善。这个查询：
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":/skrej/}).hint('_id_')
需要大约3秒才能完成。
我的问题是，我还能做些什么来改善这些搜索时间吗？虽然它们是，但它们仍然有点慢，我已经在考虑迁移到MySQL以期获得性能。但我真的希望保持Mongo的灵活性并避免RDBMS中所有繁琐的规范化。有什么建议么？您是否认为无论数据库引擎如何，我都会遇到这么慢的文本数据？
我知道Mongo的新事物 文字搜索 功能，但这种（标记化和词干化）的优点在我的情况下是不相关的（更不用说我的语言不受支持）。目前尚不清楚文本搜索是否实际存在 更快 而不是使用正则表达式。
一种可能性是存储您认为可能作为数组元素有用的所有变体 - 不确定这是否可能！
{
"number" : "pl",
"surface_form" : "skrejjen",
"surface_forms: [ "skrej", "skre" ],
"phonetic" : "'skrɛjjɛn",
"pattern" : "CCCVCCVC"
}
我可能还建议不要在每个单词中存储1000个单词表单，但要将其转换为包含较小的单词。文档越小，MongoDB每次搜索就必须读入内存的次数越少（只要搜索条件不需要完整扫描）：
{
"word": {
"pos" : "N",
"lemma" : "skrun",
"gloss" : "screw",
},
"form" : {
"number" : "sg",
"surface_form" : "skrun",
"phonetic" : "ˈskruːn",
"gender" : "m"
},
"source" : "Mayer2013"
}
{
"word": {
"pos" : "N",
"lemma" : "skrun",
"gloss" : "screw",
},
"form" : {
"number" : "pl",
"surface_form" : "skrejjen",
"phonetic" : "'skrɛjjɛn",
"pattern" : "CCCVCCVC"
},
"source" : "Mayer2013"
}
我也怀疑MySQL在搜索随机单词形式时会表现得更好，因为它必须像MongoDB那样进行全表扫描。唯一可以帮助的是查询缓存 - 但是当然，您可以在应用程序中轻松地在搜索UI / API中构建。
一种可能性是存储您认为可能作为数组元素有用的所有变体 - 不确定这是否可能！
{
"number" : "pl",
"surface_form" : "skrejjen",
"surface_forms: [ "skrej", "skre" ],
"phonetic" : "'skrɛjjɛn",
"pattern" : "CCCVCCVC"
}
我可能还建议不要在每个单词中存储1000个单词表单，但要将其转换为包含较小的单词。文档越小，MongoDB每次搜索就必须读入内存的次数越少（只要搜索条件不需要完整扫描）：
{
"word": {
"pos" : "N",
"lemma" : "skrun",
"gloss" : "screw",
},
"form" : {
"number" : "sg",
"surface_form" : "skrun",
"phonetic" : "ˈskruːn",
"gender" : "m"
},
"source" : "Mayer2013"
}
{
"word": {
"pos" : "N",
"lemma" : "skrun",
"gloss" : "screw",
},
"form" : {
"number" : "pl",
"surface_form" : "skrejjen",
"phonetic" : "'skrɛjjɛn",
"pattern" : "CCCVCCVC"
},
"source" : "Mayer2013"
}
我也怀疑MySQL在搜索随机单词形式时会表现得更好，因为它必须像MongoDB那样进行全表扫描。唯一可以帮助的是查询缓存 - 但是当然，您可以在应用程序中轻松地在搜索UI / API中构建。
正如Derick所建议的那样，我在我的数据库中重构了数据，以便我将“wordforms”作为集合而不是“lexemes”下的子文档。
结果实际上更好！
这是一些速度比较。最后一个例子使用 hint故意绕过索引 surface_form，在旧架构中实际上更快。
旧架构 （看到 原始问题）
Query Avg. Time
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":"skrun"}) 0s
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":/^skr/}) 1.0s
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":/skru/}) > 3mins !
db.lexemes.find({"wordforms.surface_form":/skru/}).hint('_id_') 2.8s
新架构 （看到 德里克的答案）
Query Avg. Time
db.wordforms.find({"surface_form":"skrun"}) 0s
db.wordforms.find({"surface_form":/^skr/}) 0.001s
db.wordforms.find({"surface_form":/skru/}) 1.4s
db.wordforms.find({"surface_form":/skru/}).hint('_id_') 3.0s
对我来说，这是一个很好的证据，证明重构的模式可以使搜索更快，并且值得冗余数据（或需要额外的连接）。