Google app engine 使用基于datetime或任何非键属性的范围的map reduce

我希望能够使用Map reduce处理由datetime属性或任何非键属性排序的查询上的模型实体

看起来map reduce的关键因素是能够均匀地分割范围，并将范围缩小到最小范围“空间”（即，不是基于实体的数量，而是基于范围内可能的实体数量）。内置范围是一个键范围，GAE设计为均匀分布，并且每个键限制为1个

在任何其他属性上创建范围迭代器似乎也有两个可能的问题：（1）均匀分布；（2）任何给定值下的实体。以问题（2）为例，一个日期时间值可能有多个实体。这似乎造成了一个问题，即确定用于分割范围的批量大小

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我的问题是：使用范围迭代器创建map reduce模型迭代器是否有一个切实可行的解决方案，该迭代器不基于模型键，并且可能既不均匀分布也不可预测任何范围的实体计数？

Mapreduce将尝试尽可能分割输入。在不等式查询的情况下，即：在时间戳X和Y之间。它将平均分割属性范围（如时间戳）。因此，如果时间戳的值分布不好，这将导致一些碎片比其他碎片获得更多的实体。这在某种程度上由于其取样过多而有所缓解。（即：每个分片接收多个非相邻范围）对于相等查询（即：其中Foo=Bar和Baz=Bat），它做得更好。它使用“\uuuu scatter\uuuuu”属性，该属性是一个随机应用于每512个实体中的1的值。它对这些对象进行查询，以通过keyspace获得实体分布的示例，然后相应地对keyspace进行分区。这显然不提供精确的分区，但因为它遵循数据的实际分布，而不是简单地假设均匀分布，所以在实践中它做得相当好