nosql – 查询产品目录RavenDB存储,以便在任意产品集合上进行规

我有以下型号：

class Product {
  public string Id { get; set; }
  public string[] Specs { get; set; }
  public int CategoryId { get; set; }
}

“Specs”数组存储由特殊字符连接的产品规范名称值对.例如,如果产品的颜色为蓝色,则spec字符串将为“Color~Blue”.以这种方式表示规范允许查询具有由查询指定的多个规范值的产品.我想支持两个主要查询：

>获取给定类别的所有产品.
>获取具有一组指定规格的给定类别中的所有产品.

这适用于RavenDB.但是,除了满足给定查询的产品之外,我还想返回一个结果集,其中包含查询指定的产品集的所有规范名称 – 值对.规范名称 – 值对应按规范的名称和值进行分组,并包含具有给定规范名称 – 值对的产品计数.对于查询#1,我创建了以下map reduce index：

class CategorySpecGroups {
    public int CategoryId { get; set; }
    public string Spec { get; set; }
    public int Count { get; set; }
}


public class SpecGroups_ByCategoryId : AbstractIndexCreationTask<Product,CategorySpecGroups>
{
    public SpecGroups_ByCategoryId()
    {
        this.Map = products => from product in products
                               where product.Specs != null
                               from spec in product.Specs
                               select new
                               {
                                   CategoryId = product.CategoryId,Spec = spec,Count = 1
                               };

        this.Reduce = results => from result in results
                                 group result by new { result.CategoryId,result.Spec } into g
                                 select new
                                 {
                                     CategoryId = g.Key.CategoryId,Spec = g.Key.Spec,Count = g.Sum(x => x.Count)
                                 };
    }
}

然后,我可以查询此索引并获取给定类别中的所有规范名称 – 值对.我遇到的问题是获得相同的结果集,但是对于一个按类别和一组规范名称 – 值对过滤的查询.使用SQL时,可以通过按类别和规范筛选的一组产品进行分组来获得此结果集.一般来说,这种类型的查询很昂贵,但是当按类别和规格进行过滤时,产品集通常很小,但不足以容纳单个页面 – 它们可能包含多达1000个产品.作为参考,MongoDB支持group方法,可用于实现相同的结果集.这将执行ad hoc分组服务器端,并且性能可以接受.

如何使用RavenDB获取此类结果集？

一种可能的解决方案是获取查询的所有产品并在内存中执行分组,另一种选择是如上所述创建mapreduce索引,尽管这样做的挑战是推断出可以为给定类别做出的所有可能的规范选择此外,这种类型的索引可能会爆炸.

例如,请查看this fastener category page.用户可以通过选择属性来过滤其选择.选择属性后,它会缩小产品选择范围并在新产品集中显示属性.这种类型的交互通常称为faceted search.

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与此同时,我将尝试使用Solr解决方案,因为它们支持开箱即用的分面搜索.

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似乎RavenDB也支持faceted search(当然这是有道理的,Lucene就像Solr一样存储索引).我将探索这个并发布更新.

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RavenDB分面搜索功能按预期工作.我为每个类别ID存储一个构面设置文档,用于计算给定类别中查询的构面.我现在面临的问题是表现.对于包含4500个不同类别的500k产品的集合,产生4500个构面设置文档,按类别ID查询时查询构面时大约需要16秒,而不查询构面时大约需要0.05秒.测试的特定类别包含约6k产品,23个不同的面和2k个不同的面名称范围组合.查看FacetedQueryRunner中的代码后,会出现一个facets查询,将为每个facet名称 – 值组合生成一个Lucene查询以获取计数,以及查询每个构面名称以获取这些项.该实现的一个问题是它将检索给定构面名称的所有不同术语而不管查询,这在大多数情况下将显着减少构面的术语数量并因此减少Lucene查询的数量.在这里提高性能的一种方法是为每个构面设置文档存储MapReduce计算结果集(如上所示),然后可以在进一步按构面过滤时查询以获得所有不同的术语.然而,整体表现可能仍然太慢.