mongodb 如何使用多个键有效地执行“不同”？
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/11973725/
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StackOverFlow
How to efficiently perform "distinct" with multiple keys?
提问by user805627
For example, there is a collection like this:
例如，有一个这样的集合：
{market: 'SH', code: '000001', date: '2012-01-01', price: 1000}
{market: 'SZ', code: '000001', date: '2012-01-01', price: 1000}
{market: 'SH', code: '000001', date: '2012-01-02', price: 1000}
{market: 'SZ', code: '000001', date: '2012-01-02', price: 1000}
{market: 'SH', code: '000002', date: '2012-01-03',price: 1000}
...
{市场：'SH'，代码：'000001'，日期：'2012-01-01'，价格：1000}
{市场：'SZ'，代码：'000001'，日期：'2012-01-01'，价格：1000}
{市场：'SH'，代码：'000001'，日期：'2012-01-02'，价格：1000}
{市场：'SZ'，代码：'000001'，日期：'2012-01 -02'，价格：1000}
{市场：'SH'，代码：'000002'，日期：'2012-01-03'，价格：1000}
...
This collection contains tens of millions documents.
该集合包含数千万个文档。
I want to call distinct with two keys:
我想用两个键调用不同的：
collection.distinct('market', 'code');
and get result :
并得到结果：
[{market: 'SH', code:'000001'}, {market: 'SZ', code:'000001'}, {market: 'SH', code:'000002'}]
[{市场：'SH'，代码：'000001'}，{市场：'SZ'，代码：'000001'}，{市场：'SH'，代码：'000002'}]
As native distinct command accept only one key, I try to implement it by using map-reduce. But map-reduce is far too slow to native distinct. In my one-key distinct test, map-reduce spend about ten times longer than native distinct.
Is there a efficient way to implement multikey distinct?
由于本机不同命令只接受一个键，我尝试使用 map-reduce 来实现它。但是 map-reduce 对原生不同来说太慢了。在我的一键 distinct 测试中，map-reduce 花费的时间大约是原生 distinct 的十倍。
有没有一种有效的方法来实现多键不同？
回答by William Z
If you are willing to wait for the upcoming 2.2 release of MongoDB, you can run this query efficiently using the aggregation framework:
如果您愿意等待即将发布的 MongoDB 2.2 版本，您可以使用聚合框架高效地运行此查询：
collection = db.tb;
result = collection.aggregate(
[
{"$group": { "_id": { market: "$market", code: "$code" } } }
]
);
printjson(result);
On a million-record collection on my test machine, this ran in 4 seconds, while the map/reduce version took over a minute.
在我的测试机器上的百万条记录集合中，这运行了 4 秒，而 map/reduce 版本需要一分钟多。
