Question

我有两个例子：

results = coll.group( key={"ip": 1, "id" : 1 }, condition= {}, initial={},
reduce="function(obj,prev) {}" )
print len(results)

和

map = Code(
"function () {"
"emit({ id: this.id, ip: this.ip}, {count: 1});"
"}"
)

reduce = Code("function (key, values) {""}")
result = coll.map_reduce(map, reduce, "map_reduce_example")
print result.count()

为什么第二个例子比第一个慢？我想使用2个示例而不是1个示例，因为1个示例不适用于超过20000个uniq密钥。

Answer 1

MongoDB的new aggregation framework可能会解决您的问题，但在此之前我建议将map / reduce作为定期安排的后台作业运行，并实时查询map / reduce产生的集合 。这样可以更快地获得分组计数结果，但计数可能会略微过时（取决于上次背景地图缩小的时间。）

<强> 说明：

MongoDB的map / reduce比group（）慢得多，原因如下：

中间转换：BSON - ＆gt; JSON - ＆gt; BSON - ＆gt; JSON - ＆gt; BSON（MongoDB以二进制BSON存储数据，但JavaScript map（）和reduce（）需要输入文本JSON）
Javascript函数map（）和reduce（）必须由单线程JavaScript引擎

MongoDB的本机C聚合功能要快得多，但其中一个限制是所有输出必须适合单个BSON文档（目前为16MB）。这就是为什么数量有限制的原因独特的钥匙。

MongoDB的聚合框架将结合两种方法的优点：

速度的原生执行
没有与JSON进行BSON转换
可以绕过单个文档设置的限制将结果发送到集合。

该框架已经documented和available in development versions of MongoDB。该框架计划于2012年2月发布。

Answer 2

当你运行map / reduce时，你的map和reduce函数在javascript运行时执行（比本机C ++代码慢）。这也涉及一些锁定（JS锁，读锁，写锁）。

另一方面，

group可能会更有效地执行（更多的本机代码，更少的锁等）。

请注意，在分片环境中，map / reduce是您现在唯一的选择（在将来的版本中，您将能够使用聚合框架）。

如何分组超过20000个唯一键？

2 个答案: