对于这个测试引擎场景，推荐的MongoDB模式是什么？

Question

我正在做一个学习外语的测试引擎。该引擎同时向用户显示四个图像，然后播放一个音频文件。用户必须将音频与正确的图像匹配。下面是我的MongoDB文档结构。每个文档由图像文件引用和与该图像匹配的音频文件的引用数组组成。为了生成一个测试实例，我随机选择四个文档，显示图像，然后随机播放四个文档中的一个音频文件。

我的应用程序开发的下一步是决定用于存储用户猜测的最佳文档模式。有几项要求需要考虑：

1. 我需要能够在用户级别报告统计数据。例如，完全正确的答案，总猜测，平均准确性，等等)
2. 我需要能够根据用户的学习进度查询图像。例如，选择4个文档，其中猜测计数>10，准确性为<=0.50。
3. 需要对模式进行优化，以便快速生成测试。
4. 架构不能导致将来与vis文档大小有关的缩放问题。假设1mm用户平均做出1000次猜测。

假设所有这些都是背景信息，那么推荐的模式是什么？例如，您是将每个猜测存储在Image文档中，还是存储在用户文档(未显示)或为记录猜测而创建的新文档集合中？您是建议记录原始猜测数据，还是通过在相关文档中增加计数器来预先计算统计数据？

图像收集架构：

_id "505bcc7a45c978be24000005"      

date    2012-09-21 02:10:02 UTC     
imageFileName   "BD3E134A-C7B3-4405-9004-ED573DF477FE-29879-0000395CF1091601"       
random  0.26997075392864645     
user    "2A8761E4-C13A-470E-A759-91432D61B6AF-25982-0000352D853511AF"
audioFiles  
[
0   
{
audioFileName   "C3669719-9F0A-4EB5-A791-2C00486665ED-30305-000039A3FDA7DCD2"
user    "2A8761E4-C13A-470E-A759-91432D61B6AF-25982-0000352D853511AF"
audioLanguage   "English"
date    2012-09-22 01:15:04 UTC
}
1   
{
audioFileName   "C3669719-9F0A-4EB5-A791-2C00486665ED-30305-000039A3FDA7DCD2"
user    "2A8761E4-C13A-470E-A759-91432D61B6AF-25982-0000352D853511AF"
audioLanguage   "Spanish"
date    2012-09-22 01:17:04 UTC
}
]

Answer 1

我会将每个猜测作为一个单独的文档存储在一个用户猜测集合中。每一份文件的结构如下：

Guess
- userId
- selectedImageId
- correctImageId

您还可以存储有关相应的快速的更多信息，例如显示的图像和播放的音频。要生成统计信息，您需要在此集合上运行地图/缩减。例如，要获得全部和正确的猜测的统计数据，Map/Reduce输出文档结构将是：

UserStats
- userId
- guesses
- correct

映射函数可能如下所示：

function() {
    emit(this.userId, { guesses: 1, correct: this.selectedImageId === this.correctImageId ? 1 : 0 });
}

以及减少功能：

function(key, values) {
  var result = { userId = key, guesses: 0, correct: 0 };
  values.forEach(function(value) {
    result.guesses += value.guesses;
    result.correct += value.correct;   
  });
  return result;
}

注意，在MongoDB上，在更新源集合时，Map/Reduce不会自动运行，因此您需要自己实现它。