Mongodb mapreduce optimization

Question

我有一个存储在Mongodb上的点击集合，使用这个模式：{userid:。。。日期：。。。}

我想显示一个报告，计算两个日期之间的唯一访问者（具有不同用户ID的访问者在这些日期之间成功）。

输出示例：

访问者数量：。。。点击次数：。。。

该集合的大小约为100万条记录。

我的第一个想法是进行增量mapreduce，以按天计算聚合值。然后用第二个mapreduce来输出最后的结果。

问题是，当在报告上选择一系列日期时，我无法计算出正确的唯一访问者数量。

按天计算的合计值示例：第1天：1位独特访客第2天：2个独特的访客（2个访客中的1个在第1天就成功了）

两天的唯一访客总数为3，但整个期间只有2名唯一访客，而不是3名。

在这个例子中，你有任何计算独特访客的性能方法吗？

Answer 1

通过在所需日期上使用单个映射减少，这个问题可能更容易解决。您可以对要检查的所有日期进行相同的聚合，而不是首先聚合一天的唯一用户（第一步）。这样你就可以完全避免第二步。

将其分解为地图和减少部分：

地图：查找在所需时间范围内记录的所有用户ID

减少：删除所有重复的用户ID

一旦这个过程完成，您应该留下该时间范围内的一组唯一访问者（更具体地说，是唯一的用户ID）。

或者，还有一种更简单的方法可以做到这一点，根本不需要地图缩减。"distinct"命令（请参阅mongoDB distinct文档）允许您选择一个字段，并返回一个只填充该字段的distinct（唯一）值的数组。如果在所需的时间范围内对文档使用distinct命令，您将能够获得一个数组，该数组包含该期间的所有用户ID，并且没有任何重复。

希望这能有所帮助！

Answer 2

使用版本2.2及其聚合框架可以轻松实现这一点。

假设架构{userid:"，date:"}，并给定两个特定的日期d1和d2，这就是管道：

db.collection.aggregate(
[
    {
        "$match" : {
            "date" : {
                "$gte" : d1,
                "$lte" : d2
            }
        }
    },
    {
        "$group" : {
            "_id" : "$userid",
            "hits" : {
                "$sum" : 1
            }
        }
    },
    {
        "$group" : {
            "_id" : "1",
            "visitors" : {
                "$sum" : 1
            },
            "hits" : {
                "$sum" : "$hits"
            }
        }
    },
    {
        "$project" : {
            "_id" : 0,
            "visitors" : 1,
            "hits" : 1
        }
    }
]