Golang中关于MongoDB事件溯源的实现问题求助

Golang中关于MongoDB事件溯源的实现问题求助 你好。你们在事件溯源中使用什么数据库？我尝试使用 MongoDB 和 EventHorizon 库，但当我有大约 5000 个事件时，MongoDB 的更新性能开始下降。你们能推荐什么方法来提升性能？谢谢）

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eb4uk:

当我有大约5000个事件时，MongoDB的更新性能开始下降

你是指总共5000个事件，还是在某个特定时间间隔内？

EventStore 官方网站

如果 MongoDB 在仅处理 5K 事件后就开始变慢，那么您的实现方式肯定存在问题。也许您可以展示代码的相关部分，以便我们帮助您排查问题。

在事件溯源架构中，MongoDB 是一个常见的选择，但确实在大规模事件存储时会遇到性能瓶颈。以下是几种优化方案：

  1. 批量插入事件：避免逐条插入，使用 InsertMany 批量操作。
events := []interface{}{event1, event2, ..., eventN}
_, err := collection.InsertMany(context.Background(), events)
  1. 优化索引策略：为聚合ID和事件版本创建复合索引。
indexModel := mongo.IndexModel{
    Keys: bson.D{
        {Key: "aggregate_id", Value: 1},
        {Key: "version", Value: 1},
    },
}
collection.Indexes().CreateOne(context.Background(), indexModel)

  1. 分片集群部署：当事件量超过单节点容量时，启用MongoDB分片功能。

  2. 使用更高效的序列化格式：比如 BSON 替代 JSON 减少存储体积。

  3. 事件快照：定期创建聚合状态快照，避免重放全部事件。

type Snapshot struct {
    AggregateID string    `bson:"aggregate_id"`
    Version     int       `bson:"version"`
    Data        []byte    `bson:"data"`
    Timestamp   time.Time `bson:"timestamp"`
}
  1. 调整写入关注级别：根据业务需求设置 WriteConcern。
opts := options.InsertMany().SetWriteConcern(writeconcern.New(writeconcern.W(1)))

对于5000事件量级，建议优先采用批量插入和索引优化。如果事件量持续增长，需要考虑分片架构或评估其他专用事件存储系统如EventStoreDB。

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