如何在mongo中分层存储MapReduce结果

Question

我想要对一些指标执行map-reduce操作，并希望存储其聚合和时间序列的结果。

存储聚合结果似乎非常简单，但如何以时间序列的方式存储结果，即每当map-reduce函数运行时，该时间间隔的值也应该记录在结果集合中。(即时间序列数据)

假设我的map-reduce聚合中有以下结果：

> db.result.find()
{ "_id" : { "eventId" : 1}, "value" : { "sum" : 21 } }
{ "_id" : { "eventId" : 2}, "value" : { "sum" : 31 } }

使用map_reduce聚合框架，我可以很容易地实现上述目标。

我希望结果也存储在时间序列中，如下所示：

> db.result.find()
    { "_id" : { "eventId" : 1}, "value" : { "sum" : 21, "ts": {1: 15, 2: 4, 3: 2  } } }
    { "_id" : { "eventId" : 2}, "value" : { "sum" : 31, "ts": {1: 12, 2: 12, 3: 7 } } }

现在，只要map-reduce函数运行，它就应该更新结果集合。

我尝试了很多方法，但都不能成功。你知道我怎么才能做到吗？

此外，如果在相同的map-reduce函数调用下也能做到这一点，那就太好了。

Answer 1

这类时间序列数据的一般建议是使用pre-aggregated reports。

如果这是不可能的，首先考虑使用aggregation pipeline而不是map-reduce。如果你的用例允许，它会变得更快更容易。

使用聚合管道和map-reduce，您可以使用结果创建所需的文档。setOnInsert可能会有所帮助。