听说mongodb的MapReduce是单线程的,性能很差,这是怎么回事?差到什么程度呢??有哪位大侠能说说原理。
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犯罪嫌疑人X
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里面执行是否是单线程我不知道, 但是, 如果是生产环境的话, 最好还是别每次直接去访问mapReduce 的结果,根据数据量的大小,还是会花费一定的时间的。我们的数据是千万级别, 每次执行mapReduce,大概需要5-6秒时间, 还好我们的应用不是对实时性很高。 所以基本上是缓存2个小时的数据, 然后在去执行mapReduce 获取最新的结果。
慕娘9325324
TA贡献1783条经验 获得超4个赞
之前使用MapReduce做过类似的事情,因为耗时,后来修改成使用聚合查询做统计,具体示例如下:
> db.user.findOne() { "_id" : ObjectId("557a53e1e4b020633455b898"), "accountId" : "55546fc8e4b0d8376000b858", "tags" : [ "金牌会员", "钻石会员", "铂金会员", "高级会员" ] }
基本的文档model如上,我在accountId和tags上做了索引
db.user.ensureIndex({"accountId":1, "tags":1})
现在要求统计用户下面的tags,MapReduce设计如下:
var mapFunction = function() { if(this.tags){ for (var idx = 0; idx < this.tags.length; idx++) { var tag = this.tags[idx]; emit(tag, 1); } } };var reduceFunction = function(key, values) { var cnt=0; values.forEach(function(val){ cnt+=val;}); return cnt; }; db.user.mapReduce(mapFunction,reduceFunction,{out:"mr1"}) //输出到集合mr1中
结果:
> db.mr1.find().pretty() { "_id" : "金牌会员", "value" : 9000 } { "_id" : "钻石会员", "value" : 43000 } { "_id" : "铂金会员", "value" : 90000 } { "_id" : "铜牌会员", "value" : 3000 } { "_id" : "银牌会员", "value" : 5000 } { "_id" : "高级会员", "value" : 50000 }
看似达到我们的效果, 我只是拿少量的数据10W做的上面的测试, 执行的过程中,它会输出:
> db.mapReduceTest.mapReduce(mapFunction,reduceFunction,{out:"mr1"}){ "result" : "mr1", "timeMillis" : 815, //耗时多久 "counts" : { "input" : 110000, //扫描的文档数量 "emit" : 200000, //mongo执行计算的次数 "reduce" : 2001, "output" : 6 }, "ok" : 1}
因为我mock的数据比较简单有规律,可以看出它的计算次数几乎是扫描的文档数量的二倍,后来使用随机的数据做测试,发现结果更糟糕,果断放弃MapReduce的实现,改用其他实现。
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