数据库设计 – 使用MongoDB的类似Twitter的应用程序

{
  _id: "userA",followingUsers: [ "userB","userC" ],followingGroups: [ "groupX","groupY" ]
}

现在,您可以直接或间接地快速找出用户A所关注的用户.为了实现这一点,您可以对用户A所关注的组进行非规范化.假设X和Y组定义如下：

{
  _id: "groupX",members: [ "userC","userD" ]
},{
  _id: "groupY",members: [ "userD","userE" ]
}

基于这些组和用户A具有的直接关系,您可以在用户之间生成订阅.订阅的来源与每个订阅一起存储.对于示例数据,订阅将如下所示：

// abusing exclamation mark to indicate a direct relation
{ ownerId: "userA",userId: "userB",origins: [ "!" ] },{ ownerId: "userA",userId: "userC",origins: [ "!","groupX" ] },userId: "userD",origins: [ "groupX","groupY" ] },userId: "userE",origins: [ "groupY" ] }

您可以轻松地生成这些订阅,对单个用户使用map-reduce-finalize调用.如果一个组被更新,您只需要重新运行所有跟随该组的用户的map-reduce,并且订阅将再次被更新.

的map-reduce

以下map-reduce功能将生成单个用户的订阅.

map = function () {
  ownerId = this._id;

  this.followingUsers.forEach(function (userId) {
    emit({ ownerId: ownerId,userId: userId },{ origins: [ "!" ] });
  });

  this.followingGroups.forEach(function (groupId) {
    group = db.groups.findOne({ _id: groupId });

    group.members.forEach(function (userId) {
      emit({ ownerId: ownerId,{ origins: [ group._id ] });
    });
  });
}

reduce = function (key,values) {
  origins = [];

  values.forEach(function (value) {
    origins = origins.concat(value.origins);
  });

  return { origins: origins };
}

finalize = function (key,value) {
  db.subscriptions.update(key,{ $set: { origins: value.origins }},true);
}

然后,您可以通过在userA中指定查询来为单个用户运行map-reduce.

db.users.mapReduce(map,reduce,{ finalize: finalize,query: { _id: "userA" }})

几个注释：

>在为该用户运行map-reduce之前,应删除用户的以前订阅.
>如果您更新一个组,则应为该组后面的所有用户运行map-reduce.

我应该注意,这些map-reduce函数证明比我想到的更复杂,因为MongoDB不支持数组作为reduce函数的返回值.在理论上,功能可以简单得多,但与MongoDB不兼容.然而,如果您有必要,这个更复杂的解决方案可用于映射 – 在单个调用中减少整个用户集合.