MonogoDB如何为非常大的数据集堆叠，其中只有一些数据是易失的

我正在开展一个项目，我们定期通过IMAP或POP收集大量电子邮件，对其进行分析（例如聚类到对话，提取重要句子等），然后通过网络呈现视图到最后用户。 主视图将是一个类似Facebook的个人资料页面，用于最近（大约20个）对话的每个联系人，每个对话都来自我们捕获的电子邮件。 对我们而言，能够经常快速地检索个人资料页面和最近20个项目非常重要。我们也可能经常在此Feed中插入最近的电子邮件。为此，文档存储和MongoDB的低成本原子写入看起来非常有吸引力。 然而，我们还会有大量的旧电子邮件会话，这些会话不会经常被访问（因为它们不会出现在最近的20个项目中，人们只会在他们搜索它们时看到它们，这将是相对罕见）。此外，随着时间的推移，此数据的大小将比联系人存储的增长更快。 从我读过的内容来看，MongoDB似乎或多或少地要求整个数据集保留在RAM中，解决这个问题的唯一方法就是使用虚拟内存，这会带来很大的开销。特别是如果Mongo无法区分易失性数据（配置文件/提要）和非易失性数据（旧电子邮件），这可能最终会非常讨厌（因为它似乎将虚拟内存分配转移到操作系统，我不知道Mongo怎么可能这样做。 似乎唯一的选择是（a）购买足够的RAM来存储所有内容，这对于易失性数据来说很好，但是对于捕获TB的电子邮件几乎没有成本效益，或者（b）使用虚拟内存并且看到读取/写入我们的易失性数据慢慢爬行。 这是正确的，还是我错过了什么？ MongoDB是否适合这个特殊问题？如果是这样，配置会是什么样的？