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mongodb - 如何在 MongoDB 和 CouchDB 中取大数据的平均值?

coder 2023-05-05 原文

我在看这张图表……

http://www.mongodb.org/display/DOCS/MongoDB,+CouchDB,+MySQL+Compare+Grid

...上面写着:

查询方法

CouchDB - 映射/减少 javascript 函数以延迟为每个查询构建索引

MongoDB - 动态;基于对象的查询语言

这到底是什么意思?例如,如果我想平均取 1,000,000,000 个值,CouchDB 会自动以 MapReduce 的方式进行吗?

有人可以告诉我如何在两个系统中平均获取 1,000,000,000 个值...这将是一个非常有启发性的示例。

谢谢。

最佳答案

CouchDB 的 View 是一头奇怪而迷人的野兽。

CouchDB 执行增量映射/缩减,也就是说,一旦您指定了“ View ”,它就会像关系数据库中的物化 View 一样工作。如果您平均处理 3 或 30 亿份文档,这无关紧要。结果就在那里。

但这里有一个三重陷阱

1) 查询速度很快一旦 View 被创建和更新。如果您有很多小文档(如果可能,请使用较厚的文档), View 创建可能会很慢。创建 View 后,中间缩减步骤存储在 B 树节点中,您无需重新计算它们。

2) 当您查询时, View 会延迟更新。为了获得可预测的性能,您最好设置某种作业来定期更新它们。 How do you Schedule Index Updates in CouchDB

3) 您需要非常了解如何使用复合键、范围和分组查询数据。 CouchDB 不擅长进行临时查询。 http://wiki.apache.org/couchdb/Introduction_to_CouchDB_views

我相信很快会有人发布如何在两个数据库中平均 1,000,000,000 个项目的详细信息,但您必须了解 CouchDB 让您做更多的前期工作,以便从它的增量方法中受益。它确实是非常独特的东西,但并不是真正打算用于对临时查询数据进行平均或任何操作的场景。

在 Mongo 中,您可以使用 map/reduce(不是增量的。无论您是平均处理 3 亿个文档还是 30 亿个文档,但由于其内存映射 I/O 方法,mongo 被认为非常快)或它们的聚合特征。 http://www.mongodb.org/display/DOCS/Aggregation

关于mongodb - 如何在 MongoDB 和 CouchDB 中取大数据的平均值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6674515/

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