mapreduce - MongoDB MapReduce 更新到位如何

Question

*基本上我正在尝试按过去一小时内的得分对对象进行排序。

我正在尝试为我的数据库中的对象生成每小时投票总和。投票嵌入到每个对象中。对象架构如下所示:

{
    _id: ObjectId
    score: int
    hourly-score: int <- need to update this value so I can order by it
    recently-voted: boolean
    votes: {
        "4e4634821dff6f103c040000": { <- Key is __toString of voter ObjectId
            "_id": ObjectId("4e4634821dff6f103c040000"), <- Voter ObjectId
            "a": 1, <- Vote amount
            "ca": ISODate("2011-08-16T00:01:34.975Z"), <- Created at MongoDate
            "ts": 1313452894 <- Created at timestamp
        },
        ... repeat ...
    }
}

这个问题其实和我前几天问的一个问题有关Best way to model a voting system in MongoDB

我将如何(我可以？)运行 MapReduce 命令来执行以下操作:

1. 仅在最近投票 = true OR hourly-score > 0 的对象上运行。
2. 计算过去一小时内创建的投票总和。
3. 更新每小时得分 = 上面计算的总和，最近投票 = 假。

我还阅读了 here我可以通过在 M/R 命令之前运行 db.getMongo().setSlaveOk() 在从数据库上执行 MapReduce。我可以在从属设备上运行 reduce 并更新主数据库吗？

是否可以使用 Mongo MapReduce 进行就地更新？

Answer 1

你绝对可以做到这一点。我会一次解决一个问题:

1。您可以指定一个查询以及您的 map-reduce，它过滤将传递到 map 阶段的对象集。在 mongo shell 中，这看起来像(假设 m 和 r 分别是你的 mapper 和 reducer 函数的名称):

> db.coll.mapReduce(m, r, {query: {$or: [{"recently-voted": true}, {"hourly-score": {$gt: 0}}]}})

2。第 1 步将允许您在过去一小时内至少有一次投票(或 recently-voted 设置为 true)的所有文档上使用映射器，但并非所有投票都在最后小时。因此，您需要在映射器中过滤列表，并仅发出您希望计算的选票:

function m() {
  var hour_ago = new Date() - 3600000;
  this.votes.forEach(function (vote) {
    if (vote.ts > hour_ago) {
      emit(/* your key */, this.vote.a);
    }
  });
}

并减少:

function r(key, values) {
  var sum = 0;
  values.forEach(function(value) { sum += value; });
  return sum;
}

3。要更新每小时分数表，您可以使用 map-reduce 的 reduceOutput 选项，这将使用发出的值和输出集合中先前保存的值(如果有)调用您的 reducer .该遍的结果将保存到输出集合中。这看起来像:

> db.coll.mapReduce(m, r, {query: ..., out: {reduce: "output_coll"}})

除了重新减少输出之外，您还可以使用 merge 它将用新创建的文档覆盖输出集合中的文档(但留下任何具有 _id 的文档不同于您的 m-r 作业创建的 _id)，replace，这实际上是一种拖放创建操作，是默认操作，或者使用 {inline : 1}，它会将结果直接返回给 shell 或你的驱动程序。请注意，使用 {inline: 1} 时，您的结果必须适合单个文档所允许的大小(最近的 MongoDB 版本为 16MB)。

(4.)您可以在辅助节点(“从属节点”)上运行 map-reduce 作业，但由于辅助节点不能接受写入(这就是使它们成为辅助节点的原因)，因此您只能在使用内联输出时执行此操作。