MongoDB 聚合和 MapReduce 一样慢？

Question

我刚开始使用 mongo db 并尝试做一些简单的事情。我用包含“item”属性的数据集合填充了我的数据库。我想尝试计算每个项目在集合中的时间

文档示例：

{ "_id" : ObjectId("50dadc38bbd7591082d920f0"), "item" : "Pons", "lines" : 37 }

所以我设计了这两个函数来做 MapReduce（使用 pymongo 用 python 编写）

all_map = Code("function () {"
           "    emit(this.item, 1);"
           "}")

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

这就像一个魅力，所以我开始填充收藏。在大约 30.000 个文档中，mapreduce 已经持续了超过一秒...因为 NoSQL 吹嘘速度，我想我一定是做错了某些事情！

Stack Overflow 上的一个问题让我查看了 mongodb 的聚合功能。所以我尝试使用 group + sum + sort thingies。想出了这个：

db.wikipedia.aggregate(
 { $group: { _id: "$item", count: { $sum: 1  }  } }, 
 { $sort: {count: 1}  }
)

这段代码工作得很好，给我的结果与 mapreduce 集相同，但它同样慢。难道我做错了什么？我真的需要使用 hadoop 等其他工具来获得更好的性能吗？

Answer 1

我将给出一个基本上总结我的 cmets 的答案。我不能代表 Hadoop 等其他技术，因为我还没有找到时间使用它们的乐趣，但我可以代表 MongoDB。

不幸的是，您对任何数据库都使用了两个最差的运算符：计算字段和全表扫描上的分组（或不同）。在这种情况下，聚合框架必须计算字段、组，然后在内存中 (http://docs.mongodb.org/manual/reference/aggregation/#_S_sort) 对计算字段进行排序。对于 MongoDB 来说，这是一项效率极低的任务，实际上很可能是任何数据库。

没有简单的方法可以根据您自己的应用程序实时执行此操作。如果您不需要立即返回结果，则 Map reduce 可能是一种出路，但由于我猜您真的不想等待这种东西，因此默认方法只是完全消除该组。

您可以通过预聚合来做到这一点。因此，您可以创建另一个grouped_wikipedia 集合，并在您的应用程序中使用upsert() 和$set 和$inc 等原子运算符来管理它（以计算出现次数），以确保每个@987654326 只获得一行@。这可能是解决这个问题的最明智的方法。

然而，这确实引发了另一个问题，即必须在细节集合wikipedia 旁边管理这个额外的集合，但我相信这是在此处获得正确性能的不可避免的副作用。收益将大于必须管理额外收藏的损失。