MongoDB、MapReduce、および並べ替え

まず第一に、Mongo map / reduceは（CouchDBのように）クエリツールとして使用するようには設計されていません。バックグラウンドタスクを実行するための設計です。職場で交通データの分析に使用しています。

ただし、間違っているのは、sort（）を入力に適用しているということですが、map()の場合は役に立たないため、 ステージが完了し、中間ドキュメントは各keysで並べ替えられます 。キーはドキュメントであるため、product_idで並べ替えられています 、popularity 。

これが私のデータセットを生成した方法です

function generate_dummy_data() {
    for (i=2; i < 1000000; i++) { 
        db.foobar.save({
          _id: i, 
         category_id: parseInt(Math.random() * 30), 
         popularity:    parseInt(Math.random() * 50)
        }) 
    }
}

そして、これは私のマップ/リデュースタスクです：

var data = db.runCommand({
  'mapreduce': 'foobar',
  'map': function() {
    emit({
      sorting: this.popularity * -1,
      product_id: this._id,
      popularity: this.popularity,
    }, 1);
  },
  'reduce': function(key, values) {
    var sum = 0;
    values.forEach(function(v) {
      sum += v;
    });

    return sum;  
  },
  'query': {category_id: 20},
  'out': {inline: 1},
});

そしてこれが最終結果です（ここに貼り付けるのは非常に長いです）：

http://cesarodas.com/results.txt

これが機能するのは、sorting, product_id, popularityで並べ替えているためです。 。最終的な並べ替えはkeyによるものであることを覚えておいて、好きなように並べ替えを試すことができます。 入力の並べ替え方法に関係なく。

とにかく、前に言ったように、Map/Reduceでクエリを実行することは避けるべきです。これはバックグラウンド処理用に設計されています。もし私があなたなら、単純なクエリでデータにアクセスできるようにデータを設計するのであれば、この場合、単純なクエリを持つための複雑な挿入/更新には常にトレードオフがあります（これがMongoDBの見方です）。