当我在mongodb中将readpreference设置为secondary并使用map reduce进行查询时，是否会得到过时的数据？

我设置了复制，如主复制、次复制和任意复制。我在报告模块中使用map/reduce概念进行一些查询。我这里有一个问题

我正在将报告相关查询发送到辅助副本，在连接级别将readPreference设置为secondary。因此，如果我们在查询中有map/reduce，它将在主上创建临时集合。在主上创建集合后，再次对该集合进行查询。实际上，我的read preference设置为secondary，此时将转到secondary，如果数据未同步到secondary，我将不会获得任何数据对吗

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由于我拥有大量的数据，我的报告花费了大量的时间。（使用多级map reduce for one collections来处理数据）。

首先，我建议您使用Hadoop，它可以帮助您进行大量映射/缩减

我不确定您是否正在使用python来进行map reduce，我假设根据您在这里的关键字，它也可以在Javascript中工作，甚至可以在Java中工作

回到主题，让我们回顾map/reduce流程： 源数据-->映射（）-->reduce（）-->结果

由于map和reduce是正常的功能，所以可以从任何源获取源数据，并且可以正常工作。无论您是否在shell中执行此操作（在我看来，使用hadoop或类似工具更容易），db.collection.mapReduce都必须从需要减少的源代码中读取，并且您必须记住，只能在辅助服务器中内联输出（而不是到集合）。这是一个棘手的部分，因为您无法输出到辅助服务器中的集合，结果将在那里，您将获得输出集合，但不要尝试输出到数据库中的集合

此代码适用于您的情况：

res = db.users.mapReduce(MapCode,ReduceCode, {finalize:finalize});
db[res.result].find()

但不要使用

“out”: “collection”

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你真的试过你建议的语法吗？它将给出一个错误。嗨，Maximiliano Rios，我正在java中使用map reduce。我无法以内联方式返回数据，因为它超过16MB。同样，我现在需要在新的临时集合上使用map reduce readPreference是次要的。我怀疑在主集合中创建临时集合后，它不会与次要集合同步，对吗？你的意思是说，当我们使用map reduce时，读取首选项是次要的，并且是“out”：“collection”可能有机会正确获取过时的数据？但在我的本地机器上，我已经测试过，读取首选项是次要的，映射reduce不带out collection。然后我将数据查询到temp collection，它只正确返回。在我的本地计算机中，有一些较小的数据？但生产数据量巨大吗？你能澄清我的疑问吗？提前感谢我不确定java驱动程序是如何工作的，但我很确定如果您不能使用任何提示或附加参数，驱动程序将尝试将其发送到集合，但它不会工作。除非驾驶员足够聪明，能够识别这种情况，否则不太可能，但可能。当然，如果您只有很少的数据，那么可能会得到一个在普通数据库中可以完美工作的小集合，但由于16mb的减少和限制，不可能移动到大型数据库。这一直是Mongo的大问题，有必要不止一次地重新思考最佳策略。您能否编辑您的帖子，并提供更多信息，说明您正在尝试进行何种缩减，以及对粒度、大量集合和所选地图的估计？