mongodb - 用户评分模式 - 键/值数据库

Question

我们正在使用 MongoDB，我正在寻找一种用于存储评级的架构。

• 评分的值为 1-5。
• 我想存储其他值，例如 fromUser

这很好，但我的主要问题是设置它，以便重新计算平均值尽可能高效。

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解决方案 1 - 单独的评级等级

首先想到的是创建一个单独的Ratings类并存储指向 Ratings 的指针数组在 User类(class)。我第二次猜测的原因是我们必须查询所有 Ratings每次新的对象Rating进来，以便我们可以重新计算平均值

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解决方案 2 - 用户类中的字典

第二个想法是将字典存储在 User 中。直接存储这些 Ratings 的类对象。这将比解决方案 1 更轻量级，但我们将重写整个 Ratings每次更新时每个用户的历史记录。这似乎很危险。

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解决方案 3 - 用户类中具有单独平均值的单独评级类

我们有 Ratings 的混合选项在他们自己的类中，以及指向他们的指针数组，但是，我们在用户类中保留了两个值 - ratingsAve和 ratingsCount .这样，当设置新的评级时，我们会保存该对象，但我们可以重新计算 ratingsAve很容易。

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解决方案 3 对我来说听起来最好，但我只是想知道我们是否需要通过重新查询评级历史来重置 ratingsAve 来包括定期校准。只是为了确保一切正常。

我可能想多了，但我不擅长创建数据库架构，这似乎是一个标准架构问题，我应该知道如何实现。

哪个是确保一致性和重新计算效率的最佳选择？

Answer 1

首先，“用户类中的字典”不是一个好主意。为什么？添加额外的速率对象需要向数组推送一个新项目，这意味着旧项目将被删除，这种插入就是所谓的“移动文档”。移动文档很慢，而且 MongoDB 不擅长重用空白空间，因此大量移动文档会导致大量空数据文件(《MongoDB The Definitive Guide》一书中的一些文字)。

那么正确的解决方案是什么:假设您有一个名为 Blogs 的集合，并希望为您的博客文章实现评级解决方案，并另外跟踪每个基于用户的评级操作。

博客文档的架构如下:

{
   _id : ....,
   title: ....,
   ....
   rateCount : 0,
   rateValue : 0,
   rateAverage: 0
}

您需要具有此文档架构的另一个集合(Rates):

{
    _id: ....,
    userId: ....,
    postId:....,
    value: ..., //1 to 5
    date:....   
}

你需要为它定义一个合适的索引:

db.Rates.ensureIndex({userId : 1, postId : 1})//非常有用。如果您想检查用户之前是否对帖子进行过评分，这将导致更快的搜索操作

当用户想要评分时，首先您需要检查用户是否对帖子进行评分。假设用户是 'user1'，那么查询将是

var ratedBefore = db.Rates.find({userId : 'user1', postId : 'post1'}).count()

并且基于 ratedBefore，如果 !ratedBefore 则插入新的 rate-document 到 Rates 集合并更新博客状态，否则，用户不允许评分

if(!ratedBefore)
{
    var postId = 'post1'; // this id sould be passed before by client driver
    var userId = 'user1'; // this id sould be passed before by client driver
    var rateValue = 1; // to 5
    var rate = 
    {       
       userId: userId,
       postId: postId,
       value: rateValue,
       date:new Date()  
    };

    db.Rates.insert(rate);
    db.Blog.update({"_id" : postId}, {$inc : {'rateCount' : 1, 'rateValue' : rateValue}});
}

那么 rateAverage 会发生什么？ 我强烈建议在客户端根据 rateCount 和 rateValue 计算它，使用 mongoquery 更新 rateAverage 很容易>，但你不应该这样做。为什么？简单的答案是:对于客户来说，处理这类工作是一项非常容易的工作，并且对每个博客文档进行平均需要进行不必要的更新操作。

平均查询将被计算为:

var blog = db.Blog.findOne({"_id" : "post1"});
var avg = blog.rateValue / blog.rateCount;
print(avg);

通过这种方法，您将获得 mongodb 的最大性能，并且您可以根据用户、帖子和日期跟踪每个速率。