Mongodb 为后续查询保留Map Reduce结果的策略

我在MongoDB中使用Map Reduce。简化场景：有用户、项目和事物。项目包括任何数量的东西。每个用户都可以对事物进行评分。Map reduce用于计算每个用户对每个项目的总评分。这是一个复杂的公式，使用项目中每件事情的评分和一天中的时间-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 Reduce计算结果后，人们使用什么策略在NOSQL数据库中维护这些每个用户的结果集合

1） 按需自动删除：保留一段时间，然后删除；当用户提出新请求时，是否根据需要重新生成它们

2） 按需永不删除：无限期保留它们。当用户发出请求且集合已过期时，请重新生成该集合

3） 计划：运行常规进程以更新所有用户的所有结果集合

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4） 其他？

最佳策略取决于您工作的性质

如果您对每个用户使用单独的map reduce调用，我将使用第一个或第二个策略。与第一种策略相比，第二种策略的优势在于，您总是准备好结果。因此，当用户发出请求且结果已过时时，您仍然可以向用户显示旧结果，同时在后台运行新的map reduce为下一个请求生成新结果。这有以下优点：

• 用户不必等待map reduce完成，如果map reduce可能需要一段时间才能完成，这一点很重要。当然，第一个map reduce调用是个例外；此时，没有可用的旧结果
• 您将仅为活动用户自动运行map reduce，从而减少数据库的负载

如果对所有用户使用单一的、应用程序范围的map-reduce调用，那么第三种策略是最好的方法。您可以通过指定一个。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的结果，或者需要减少数据库的负载，您只需要调整时间表
• 应用程序代码不负责管理map reduce调用，这简化了应用程序

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如果用户只能看到自己的评分，我会选择策略一或策略二，或者在用户配置文件中包含

lastActivity

时间戳，并在活动的用户子集上运行应用程序范围的计划map reduce作业（策略3）。如果用户可以看到其他用户的评分，我也会选择策略3，因为这大大降低了应用程序的复杂性。

最佳策略取决于地图缩减作业的性质

如果您对每个用户使用单独的map reduce调用，我将使用第一个或第二个策略。与第一种策略相比，第二种策略的优势在于，您总是准备好结果。因此，当用户发出请求且结果已过时时，您仍然可以向用户显示旧结果，同时在后台运行新的map reduce为下一个请求生成新结果。这有以下优点：

• 用户不必等待map reduce完成，如果map reduce可能需要一段时间才能完成，这一点很重要。当然，第一个map reduce调用是个例外；此时，没有可用的旧结果
• 您将仅为活动用户自动运行map reduce，从而减少数据库的负载

如果对所有用户使用单一的、应用程序范围的map-reduce调用，那么第三种策略是最好的方法。您可以通过指定一个。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的结果，或者需要减少数据库的负载，您只需要调整时间表
• 应用程序代码不负责管理map reduce调用，这简化了应用程序

如果用户只能看到自己的评分，我会选择策略一或策略二，或者在用户配置文件中包含

lastActivity

时间戳，并在活动的用户子集上运行应用程序范围的计划map reduce作业（策略3）。如果用户可以看到其他用户的评分，我也会选择策略3，因为这大大降低了应用程序的复杂性