内部の実行がシングルスレッドかどうかはわかりませんが、本番環境の場合は、毎回mapReduceの結果に直接アクセスしないことが最善です。データのサイズによっては、それでも一定の時間がかかります。時間の長さ。データは数千万件あり、mapReduce の各実行には約 5 ～ 6 秒かかります。幸いなことに、アプリケーションはあまりリアルタイムではありません。 したがって、基本的にデータは 2 時間キャッシュされ、その後、mapReduce が実行されて最新の結果が取得されます。

この記事では mongodb のパフォーマンスの問題について説明すると思います!
http://stackoverflow.com/questions/39...

MapReduce を使用する前に同様のことを行っていましたが、時間がかかるため、後で統計に集計クエリを使用するように変更しました。具体的な例は次のとおりです。 リーリー

リーリー

結果:

上記のテストを実行するために少量のデータ 10W を使用しただけで、次のような結果が得られたようです。

私のモックのデータは比較的単純で規則的であるため、計算の数はスキャンされたドキュメントの数のほぼ 2 倍であることがわかります。その後、テストにランダムなデータを使用したところ、結果はさらに悪かったことがわかりました。 MapReduce の実装を諦め、他の方法に切り替えました。