我正在尝试汇总14-15个月期间100个帐户的数据，按年份和月份分组。
然而，查询性能很差，因为它需要22-27秒。目前集合中有超过1500万条记录，我有一个匹配条件的索引，可以使用解释（）看到优化器使用它。
我尝试在下面的查询中的排序条件上添加另一个索引，添加索引后，查询现在需要超过50秒！即使我从查询中删除排序后也会发生这种情况。
我非常困惑。我认为因为分组不能利用索引，如果集合事先排序，那么分组可能会快得多。这个假设正确吗？如果不是，我还有什么其他选择？我可以忍受查询性能高达5秒，但仅此而已。
//Document Structure
{
Acc: 1,
UIC: true,
date: ISODate("2015-12-01T05:00:00Z"),
y: 2015
mm: 12
value: 22.3
}
//Query
db.MyCollection.aggregate([
{ "$match" : { "UIC" : true, "Acc" : { "$in" : [1, 2, 3, ..., 99, 100] }, "date" : { "$gte" : ISODate("2015-12-01T05:00:00Z"), "$lt" : ISODate("2017-02-01T05:00:00Z") } } },
//{ "$sort" : { "UIC" : 1, "Acc" : 1, "y" : -1, "mm" : 1 } },
{ "$group" : { "_id" : { "Num" : "$Num", "Year" : "$y", "Month" : "$mm" }, "Sum" : { "$sum" : "$value" } } }
])
我建议您做的是制作一个脚本（可以在nodejs中），将数据聚合在不同的集合中。当您有这些长查询时，建议您制作一个包含聚合数据的不同集合并从中进行查询。
我的第二个建议是在这个聚合集合中创建一个组合索引，并通过正则表达式进行搜索。在您的情况下，我会创建一个包含的索引，例如，对于帐户1和2016年2月，索引将类似于1:201602。
然后您将能够使用按帐户和时间戳的正则表达式执行查询。就像您想要帐户1的2016年寄存器一样，您可以执行以下操作：
找到{_id：\1:2016\}）
希望我的回答有帮助
