MongoDB MapReduce aktualizacja w miejscu, jak

Zdecydowanie możesz to zrobić. Zajmę się Twoimi pytaniami pojedynczo:

1. Możesz określić zapytanie wraz z map-reduce, które filtruje zbiór obiektów, które zostaną przekazane do fazy mapy. W powłoce mongo wyglądałoby to tak (zakładając, że m i r to odpowiednio nazwy funkcji mapowania i reduktora):

> db.coll.mapReduce(m, r, {query: {$or: [{"recently-voted": true}, {"hourly-score": {$gt: 0}}]}})

2.Krok #1 pozwoli ci użyć twojego mapera na wszystkich dokumentach z co najmniej jednym głosem w ciągu ostatniej godziny (lub z recently-voted ustawione na true), ale nie wszystkie głosy zostaną oddane w ciągu ostatniej godziny. Musisz więc filtrować listę w swoim programie do tworzenia map i emitować tylko te głosy, które chcesz policzyć:

function m() {
  var hour_ago = new Date() - 3600000;
  this.votes.forEach(function (vote) {
    if (vote.ts > hour_ago) {
      emit(/* your key */, this.vote.a);
    }
  });
}

I do zmniejszenia:

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

3. Aby zaktualizować tabelę wyników godzinowych, możesz użyć reduceOutput opcja map-reduce, która wywoła twój reduktor zarówno z emitowanymi wartościami, jak i wcześniej zapisaną wartością w kolekcji wyjściowej (jeśli istnieje). Wynik tego przebiegu zostanie zapisany w kolekcji danych wyjściowych. Wygląda to tak:

> db.coll.mapReduce(m, r, {query: ..., out: {reduce: "output_coll"}})

Oprócz ponownego zmniejszenia danych wyjściowych, możesz użyć merge który nadpisze dokumenty w kolekcji wyjściowej nowo utworzonymi (ale pozostawi wszelkie dokumenty z _id inny niż _id s utworzone przez Twoje zadanie m-r), replace , która w rzeczywistości jest operacją upuść i utwórz i jest domyślna, lub użyj {inline: 1} , który zwróci wyniki bezpośrednio do powłoki lub do sterownika. Pamiętaj, że używając {inline: 1} , Twoje wyniki muszą mieścić się w rozmiarze dozwolonym dla pojedynczego dokumentu (16 MB w ostatnich wydaniach MongoDB).

(4.)Możesz uruchamiać zadania redukujące mapę na wtórnych ("slave"), ale ponieważ drugorzędne nie mogą akceptować zapisów (dlatego są drugorzędne), możesz to zrobić tylko podczas korzystania z wbudowanego wyjścia.