MongoDB，原子级操作

Question

我想在MongoDB中询问一些与findAndModify相关的信息。 据我所知，查询是“按文档隔离”。

这意味着如果我像这样运行2个findAndModify：

{a:1},{set:{status:"processing", engine:1}}
{a:1},{set:{status:"processing", engine:2}}

并且此查询可能会影响2.000个文档，因为有2个查询（2引擎），然后可能某个文档将具有“engine：1”和另一个“engine：2”。

我认为findAndModify不会隔离“第一个查询”。 为了隔离第一个查询，我需要使用$ isolated。

一切都写了我写的东西吗？

更新 - 方案

想法是编写一个接近引擎。 用户拥有1000-2000-3000个用户，或数百万用户。

1 - 从最近点“lng，lat”开始排序 2 - 在NodeJS中，我做了一些我不能在MongoDB中进行的计算 3 - 现在我将用户分组为“UserGroup”，我写了一个批量更新

当我有2000-3000个用户时，这个过程（从1到3）需要时间。 所以我想要并行使用多线程。

并行线程意味着并行查询。 这可能是一个问题，因为Query3可以占用Query1的一些用户。 如果发生这种情况，那么在第（2）点，我没有最接近的用户，但最近的“对于此查询”，因为可能另一个查询占用了其余的用户。这可能会造成纽约的一些用户与洛杉矶的用户分组。

更新2 - 方案

我有一个这样的集合：

{location:[lng,lat], name:"1",gender:"m", status:'undone'}
{location:[lng,lat], name:"2",gender:"m", status:'undone'}
{location:[lng,lat], name:"3",gender:"f", status:'undone'}
{location:[lng,lat], name:"4",gender:"f", status:'done'}

我应该做的是通过最近的分组创建“组”用户。每组有1个男性+ 1个女性。在上面的例子中，我期望只有一个组（user1 + user3），因为有男性+女性并且彼此非常接近（用户2也是男性，但远离用户3和用户） -4也是女性，但状态为“已完成”，因此已经处理完毕。

现在创建了组（仅1组），因此2个用户被标记为“已完成”，而另一个用户2被标记为“撤消”以供将来操作。

我希望能够非常快速地管理1000-2000-3000个用户。

更新3：来自社区 好的，现在。我可以试着总结一下你的情况。根据您的数据，您希望根据彼此的接近程度将男性和女性条目“配对”在一起。大概你不想做所有可能的匹配，只是设置一般的“推荐”列表，让每个用户按最近的位置说10。现在我不得不愚蠢地看不到这方面的全部方向，但这总结了基本的初始问题陈述。处理每个用户，找到他们的“配对”，一旦配对就将它们标记为“已完成”，并通过组合完成将其排除在其他配对之外？

Answer 1

这是一个非常重要的问题，无法轻易解决。

首先，迭代方法（无可否认是我的第一个方法）可能会导致错误的结果。

鉴于我们有以下文件

{
   _id: "A",
   gender: "m",
   location: { longitude: 0, latitude: 1 }
 }

 {
   _id: "B",
   gender: "f",
   location: { longitude: 0, latitude: 3 }
 }

 {
   _id: "C",
   gender: "m",
   location: { longitude: 0, latitude: 4 }
 }

 {
   _id: "D",
   gender: "f",
   location: { longitude: 0, latitude: 9 }
 }

通过迭代方法，我们现在将以“A”开始并计算最接近的女性，当然将是“B”，距离为2.然而，事实上，男性和女性之间的距离最近女性将是1（从“B”到“C”的距离）。但即使我们发现这一点，也会留下另一场比赛“A”和“D”，距离为8，在我们之前的解决方案中，“A”的距离只有2到“B”

所以我们需要决定走哪条路

1. 天真地遍历文件
2. 找出匹配个体之间的最小距离总和（这本身并不容易解决），以便所有参与者一起旅行最短。
3. 仅匹配可接受距离内的参与者
4. 在一个共同的地标（例如城市）的某个半径内做某种划分和征服并匹配参与者

解决方案1：天真地遍历文档

var users = db.collection.find(yourQueryToFindThe1000users);

// We can safely use an unordered op here,
// which has greater performance.
// Since we use the "done" array do keep track of
// the processed members, there is no drawback.
var pairs = db.pairs.initializeUnorderedBulkOp();

var done = new Array();

users.forEach(
  function(currentUser){

     if( done.indexOf(currentUser._id) == -1 ) { return; }

     var genderToLookFor = ( currentUser.gender === "m" ) ? "f" : "m";

     // using the $near operator,
     // the returned documents automatically are sorted from nearest
     // to farest, and since findAndModify returns only one document
     // we get the closest matching partner.
     var nearPartner = db.collection.findAndModify(
       query: {
         status: "undone",
         gender: genderToLookFor,
         $near: {
           $geometry: {
             type: "Point" ,
             coordinates: currentUser.location
           }
         }
       },
       update: { $set: { "status":"done" } },
       fields: { _id: 1}
     );

     // Obviously, the current use already is processed.
     // However, we store it for simplifying the process of
     // setting the processed users to done.
     done.push(currentUser._id, nearPartner._id);

     // We have a pair, so we store it in a bulk operation
     pairs.insert({
       _id:{
         a: currentUser._id,
         b: nearPartner._id
       }
     });

  }
)

// Write the found pairs
pairs.execute();

// Mark all that are unmarked by now as done
db.collection.update(
  {
    _id: { $in: done },
    status: "undone"
  },
  {
    $set: { status: "done" }
  },
  { multi: true }
)

解决方案2：找到匹配之间的最小距离总和

这将是理想的解决方案，但解决起来非常复杂。我们需要一个性别的所有成员，计算与其他性别的所有成员的所有距离，并迭代所有可能的匹配集。在我们的示例中，它非常简单，因为对于任何给定的性别，只有4种组合。考虑两次，这可能至少是旅行商问题的一个变种（MTSP？）。如果我说得对，那么组合的数量应该是

所有n> 2的

，其中n是可能的对数。

因此

对于n = 10
，



和令人惊讶的

对于n = 25
，



那是7.755千万亿（长尺度）或7.755 septillion（短尺度）。 虽然有解决此类问题的方法，但世界纪录在25,000个节点的范围内，使用大量硬件和非常棘手的算法。我认为，出于所有实际目的，可以排除这种“解决方案”。

解决方案3

为了防止人们可能与他们之间不可接受的距离匹配的问题，并根据您的使用情况，您可能希望根据他们与公共地标（他们将要见面的地方）的距离来匹配人员，例如下一个更大的城市。）

对于我们的例子，假设我们的城市在[0,2]和[0,7]。因此，城市之间的距离（5）必须是我们可接受的比赛范围。所以我们对每个城市进行查询

db.collection.find({
 $near: {
   $geometry: {
     type: "Point" ,
     coordinates: [ 2 , 0 ]
   },
   $maxDistance: 5
 }, status: "done"
})

并天真地迭代结果。由于“A”和“B”将是结果集中的第一个，因此它们将匹配并完成。这里“C”运气不好，因为没有女孩留给他。但是，当我们对第二个城市进行相同的查询时，他获得了第二次机会。好吧，他的旅行时间有点长，但是嘿，他和“D”约会了！

要找到相应的距离，请选择一组固定的城市（城镇，大都市区，无论您的比例是多少），按位置排序，并将每个城市半径设置为与其近邻的两个距离中较大的一个。这样，您就可以获得重叠区域。因此，即使在一个地方找不到匹配，也可以在其他地方找到。

Iirc，谷歌地图允许它根据他们的大小抓住一个国家的城市。一种更简单的方法是让人们选择他们各自的城市。

注释

1. 显示的代码不是生产就绪，需要改进。
2. 我建议不要使用“m”和“f”来表示性别，而是建议使用1和0：仍然可以轻松映射，但需要更少的空间来保存。
3. 状态相同。
4. 我认为最后一个解决方案是最好的，以一种方式优化距离并保持匹配的机会。