Низкая производительность запросов: MongoDB с $ lookup и $ и / $ или

Question

Я пытаюсь найти способ создать движок, который переводит фильтры запросов GraphQL в агрегаты MongoDB, сохраняя при этом производительность.В нашем приложении есть обязательство ограничить результаты из коллекции A, применяя фильтры к коллекции B, C и даже D. Иногда.

Для лучшего понимания, вот пример того, как фильтр переводится в MongoDB.

This:

{
  "filter": {
    "return": null,
    "AND": [{
      "customer_WITH": {
        "OR": [{
          "code": "CUSTOMER NAME"
        }, {
          "commercialName_LIKE": "CUSTOMER NAME"
        }, {
          "corporateName_LIKE": "CUSTOMER NAME"
        }]
      }
    }],
    "OR": [{
      "dispatcher_WITH": {
        "company_WITH": {
          "corporateName_LIKE": "COMPANY NAME"
        }
      }
    }, {
      "redispatcher_WITH": {
        "company_WITH": {
          "corporateName_LIKE": "COMPANY NAME"
        }
      }
    }],
    "reversal": null
  }
}

Получается в переводе на это:

[{
  "$match": {
    "return": {
      "$eq": null
    },
    "reversal": {
      "$eq": null
    },
    "company": {
      "$eq": ObjectId("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")
    }
  }
}, {
  "$lookup": {
    "as": "dispatcher",
    "from": "shippers",
    "localField": "dispatcher",
    "foreignField": "_id"
  }
}, {
  "$unwind": {
    "path": "$dispatcher",
    "preserveNullAndEmptyArrays": true
  }
}, {
  "$lookup": {
    "as": "dispatcher.company",
    "from": "companies",
    "localField": "dispatcher.company",
    "foreignField": "_id"
  }
}, {
  "$unwind": {
    "path": "$dispatcher.company",
    "preserveNullAndEmptyArrays": true
  }
}, {
  "$lookup": {
    "as": "redispatcher",
    "from": "shippers",
    "localField": "redispatcher",
    "foreignField": "_id"
  }
}, {
  "$unwind": {
    "path": "$redispatcher",
    "preserveNullAndEmptyArrays": true
  }
}, {
  "$lookup": {
    "as": "redispatcher.company",
    "from": "companies",
    "localField": "redispatcher.company",
    "foreignField": "_id"
  }
}, {
  "$unwind": {
    "path": "$redispatcher.company",
    "preserveNullAndEmptyArrays": true
  }
}, {
  "$lookup": {
    "as": "customer",
    "from": "customers",
    "localField": "customer",
    "foreignField": "_id"
  }
}, {
  "$match": {
    "$or": [{
      "dispatcher.company.corporateName": {
        "$regex": /\sCOMPANY\sNAME/
      }
    }, {
      "redispatcher.company.corporateName": {
        "$regex": /\sCOMPANY\sNAME/
      }
    }],
    "$and": [{
      "$or": [{
        "customer.code": {
          "$eq": "CUSTOMER NAME"
        }
      }, {
        "customer.commercialName": {
          "$regex": /CUSTOMER\sNAME/
        }
      }, {
        "customer.corporateName": {
          "$regex": /CUSTOMER\sNAME/
        }
      }]
    }]
  }
}, {
  "$unwind": {
    "path": "$customer",
    "preserveNullAndEmptyArrays": true
  }
}, {
  "$group": {
    "_id": "$invoiceNo",
    "__rootId": {
      "$first": "$_id"
    },
    "company": {
      "$first": "$company"
    },
    "customer": {
      "$first": "$customer._id"
    },
    "dispatcher": {
      "$first": "$dispatcher._id"
    },
    "redispatcher": {
      "$first": "$redispatcher._id"
    },
    "driverPlate": {
      "$first": "$driverPlate"
    },
    "key": {
      "$first": "$key"
    },
    "activities": {
      "$first": "$activities"
    },
    "serialNo": {
      "$first": "$serialNo"
    },
    "invoiceNo": {
      "$first": "$invoiceNo"
    },
    "incidents": {
      "$first": "$incidents"
    },
    "deliveries": {
      "$first": "$deliveries"
    },
    "return": {
      "$first": "$return"
    }
  }
}, {
  "$project": {
    "_id": "$__rootId",
    "company": "$company",
    "customer": "$customer",
    "dispatcher": "$dispatcher",
    "redispatcher": "$redispatcher",
    "driverPlate": "$driverPlate",
    "key": "$key",
    "activities": "$activities",
    "serialNo": "$serialNo",
    "invoiceNo": "$invoiceNo",
    "incidents": "$incidents",
    "deliveries": "$deliveries",
    "return": "$return"
  }
}, {
  "$sort": {
    "invoiceNo": -1
  }
}, {
  "$limit": 51
}]

Движок достаточно умен, чтобы перераспределить на первую позицию свойства $ match, которые не требуют $ lookups исразу после поиска $, но если они находятся внутри блока $ и / $ или условия, то они перераспределяются после последнего просмотра $, независимо от того, какие свойства там есть.

Я мог бы просканировать для чегоиспользуется внутри $ and и деконструирует его в новые перераспределенные фазы $ match, но мне нужно выяснить, как обрабатывать оператор $ или: я не могу применить ту же идею деконструкции к нему, потому что это аннулирует условие.

Так что мой вопрос: есть ли альтернативный способ использовать поиск по фазе $ вместе с $ и / $ или и улучшить производительность?е резко?

Создание дополнительных индексов не поможет, поскольку они не используются для поиска $.Переход на этапы $ match, как предполагает команда MongoDB, также невозможен, поскольку это нарушит условия.Так что у меня сейчас нет идей.

С наилучшими пожеланиями.