Question

我在项目中使用了一些不同的Map / Reduces函数。但是一个与其他人有很多不同，因为它需要在地图功能中循环。对于循环中的每个计数，我发送一个发射。

我所拥有的是这种情况（在用户集合中）：

 "channels" : [
        "Channel 1",
        "Channel 2",
    ],

我想要做的是计算每个频道有多少用户。因此，我可以使用db.users.find({channels: "Channel 1"}).count()，但不幸的是，频道是动态的，这意味着我不知道所有可能的频道名称，并且将来可能会发生变化。

所以我认为Map / Reduce工作会完美无缺。但问题是我写的第一个Reduce工作计算错了。而另一个我使用每个发出的查询的地方，将会永远占用（在ssh会话关闭之前超过3个小时）。

所以现在我被困住了，我需要帮助，最好是我想要一个Map / Reduce工作，因为它比一堆实时运行缓慢的查询更好。

这是我写的最新Map和Reduce函数：

var map = function() {
    if(this.channels) {
            for(var i = 0, imax = this.channels.length; i<imax; i++) {
            emit(this.channels[i], 1);
        }   
    }
}

var reduce = function (key, values) {
    var result = 0;

    values.forEach(function (value) {
        // had this before: result += 1;
        result = db.users.find({'channels' : key}).count();
    });

    return result;
}

我知道减少功能是可怕的，但我只是尝试了我能想到的最好的。我认为我的逻辑可能看似错误，但我找不到一个好的解决方案。现在我想在每个页面加载上做一堆查询，但它会很慢。

请帮忙！：）

Answer 1

在您的场景中，reduce函数应如下所示：

var reduce = function (key, values) {
    var result = 0;

    values.forEach(function (value) {
        result += value;
    });

    return result;
}

让我知道它是否仍然无效，如果确实如此，请举例说明输入和（错误的）输出。

Answer 2

MR有时候有点慢。所以你可能想看看2.2附带的新聚合框架（我认为它目前处于发布阶段）。

请参阅：http://docs.mongodb.org/manual/applications/aggregation/

此外，您可能需要通过使用适当的索引来加快查询速度。或者在用户加入/离开频道时向频道添加用户数并增加/减少。当然取决于您的应用程序的用例。

MapReduce还是普通查询？（每个地图发出几个）

2 个答案:

MapReduce还是普通查询？ （每个地图发出几个）

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