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我在 mongodb 中有一个示例文档（而且我还是 mongodb 的新手）

{
    "ID": 0,
    "Facet1":"Value1",
    "Facet2":[
        {
            "Facet2Obj1":{
                "Obj1Facet1":"Value11",
                "Obj2Facet1":"Value21",
                "Obj3Facet1":"Value31"
            }   
        },
        {
            "Facet2Obj2":{
                "Obj1Facet2":"Value12",
                "Obj2Facet2":"Value22",
                "Obj3Facet2":"Value32"
            }
        },
        {
            "Facet2Obj3":{
                "Obj1Facet3":"Value13",
                "Obj2Facet3":"Value23",
                "Obj3Facet3":"Value33"
            }
        }
    ],
    "Facet3":"Value3"
    "Facet4":{
        "Facet4Obj1":{
            "Obj1Facet1":"Value4111"
        }
    }
}

Mapreduce 有点复杂，它提供以下输出（对于 30,000 个文档）：

{
    "_id" : "Facet1",
    "value" : [
        {
            "value" : "Value1",
            "count" : 30000,
            "ID" : [
                0,
                1,
            .
                .
                .
            ]
        }
    ]
}
{
    "_id" : "ID",
    "value" : [
        {
            "value" : 0,
            "count" : 1,
            "ID" : [
                0
            ]
        },
        {
            "value" : 1,
            "count" : 1,
            "ID" : [
                1
            ]
        },
        .
        .
        .
    ]
}
{
    "_id" : "Facet2",
    "value" : [
        {
            "value" : "Facet2Obj1",
            "count" : 30000,
            "ID" : [
                0,
                1,
                .
                .
                .
            ]
        },
        {
            "value" : "Facet2Obj2",
            "count" : 30000,
            "ID" : [
                0,
                1,
                .
                .
                .
            ]
        },
        {
            "value" : "Facet2Obj3",
            "count" : 30000,
            "ID" : [
                0,
                1,
                .
                .
                .
            ]
        }
    ]
}
{
    "_id" : "Facet3",
    "value" : [
    {
            "value" : "Value3",
        "count" : 30000,
            "ID" : [
                0,
                1,
                2,
                .
                .
                .
            ]
        }
    ]
} 
{
    "_id" : "Facet4",
    "value" : [
        {
            "value" : "Facet4Obj1",
            "count" : 30000,
            "ID" : [
                0,
                1,
                2,
                .
                .
                .
            ]
        }
    ]
}

我将使用格式（具有不同 ID）的 30,000 个文档插入到 mongodb 中，然后我做了一个 map-reduce，但速度很慢。使用 30,000 个文档大约需要 30 分钟，但随后我将带有构面的索引放入它变得更快一点，就像需要 350 秒一样，但使用 50,000 个文档又需要大约 30 分钟。db.collection.getIndexes()当我使用mongodb检查索引时，将返回此输出：

{
    "v" : 1,
    "key" : {
        "_id" : 1
    },
    "ns" : "database.collection",
    "name" : "_id_"
},
{
    "v" : 1,
    "key" : {
        "ID" : 1,
        "Facet1" : 1,
        "Facet2" : 1,
        "Facet3" : 1,
        "Facet4" : 1
    },
    "ns" : "database.collection",
    "name" : "ID_1_Facet1_1_Facet2_1_Facet3_1_Facet4_1"
}

我对map-reduce仍然不够快的索引做错了什么吗，因为索引必须在战略上放置，否则性能输出将相反

非常感谢您的回答，并在此先感谢

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1 回答 1

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MapReduce 将集合中的每个文档都传递给 map 函数，除非您传递它 {query: } 选项，它将用于“预”过滤发送到 MapReduce 的文档。您还可以将 {sort:} 选项传递给 mapReduce，它会将文档发送到按该字段排序的 map 函数。

这是唯一使用索引的两个地方 - 之后一切都发生在为工作而产生的 Javascript 线程中。

于 2013-03-01T11:56:31.557 回答