保持Map的策略减少后续查询的结果

Question

我正在使用Map Reduce与MongoDB。简化场景：有用户，物品和东西。物品包括任何数量的东西。每个用户都可以评价事物。 Map reduce用于计算每个项目上每个用户的总评分。这是一个复杂的公式，使用项目中每件事物的评级和一天中的时间 - 这不是你可以索引的东西，因此map-reduce是计算它的理想方法。

问题是：使用Map计算结果减少人们用来在NOSQL数据库中维护这些每用户结果集合的策略？

1）按需自动删除：将它们保持一段时间，然后删除它们;当用户发出新请求时，根据需要重新生成它们？

2）随需应变永远不会删除：无限期地保持它们。当用户发出请求并且收集已超过使用日期时，请重新生成它。

3）预定：运行常规流程以更新所有用户的所有结果集合？

4）其他？

Answer 1

最佳策略取决于地图缩减作业的性质。

如果您为每个用户使用单独的map-reduce调用，我会选择第一个或第二个策略。第二种策略优于第一种策略的优势在于您始终可以获得结果。因此，当用户发出请求并且结果已过时时，您仍然可以将旧结果呈现给用户，同时在后台运行新的map-reduce以为下一个请求生成新结果。这具有以下优点：

• 用户无需等待map-reduce完成，这一点很重要，如果map-reduce可能需要一段时间才能完成。例外当然是第一个map-reduce调用;在这一点上，没有旧的结果。
• 您只为活动用户自动运行map-reduce，从而减轻了数据库的负担。

如果您正在为所有用户使用单一，应用程序范围的map-reduce调用，则第三种策略是最佳方法。您可以通过指定output collection轻松实现此目的。这种方法的优点是：

• 您可以轻松控制结果的新鲜度。如果您需要更多最新结果，或者需要减少数据库的负载，则只需调整计划。
• 您的应用程序代码不负责管理map-reduce调用，这简化了您的应用程序。

如果用户只能看到自己的评分，我会选择一两个策略，或者在用户个人资料中加入lastActivity个时间戳，然后运行应用程序范围内的预定map-reduce作业。用户的活动子集（策略3）。如果用户可以看到任何其他用户的评级，我也会选择策略3，因为这会大大降低应用程序的复杂性。