大型集合的排行榜排名

9 浏览
0 Comments

大型集合的排行榜排名

使用案例：

我们在MongoDB集合playerProfiles中有5亿名视频游戏玩家。每个文档都有一些属性，如wins或kills。现在我们想为这些属性创建一个排行榜，以便我们可以找出每个玩家在wins或kills方面的排名。

对于前100名的排行榜，我会简单地按照其中一种属性对集合进行排序，并将结果缓存到redis中，缓存时间为5分钟。我遇到的问题是如何使这个方法适用于所有玩家档案。

问题是：

我应该如何获取每个玩家在wins或kills方面的排名，以免超过数据库服务器的承受能力？如果有意义的话，我可以使用其他数据库系统来解决这个问题。

我的想法：

我最初的想法是创建一个自己的MongoDB集合，其中只包含玩家的ID以及它们在kills和wins方面的排名。然后我会定期更新这个集合。但是，即使更新这个包含5亿个玩家档案的集合也需要相当长的时间。是否有更好的方法来解决这类问题？

0

1 答案

0 Comments

在处理大型集合中的排行榜时，可能会遇到以下问题：如何根据胜利次数和击杀数对文档进行排序，并将每个用户推入一个新的数组，并保留索引，这个索引即为用户的排名。为了解决这个问题，可以使用MongoDB的aggregate方法。下面是一个示例的聚合管道：

[{
    "$sort": { 
        "wins": -1
    }
},
{
    "$group": {
        "_id": false,
        "players": {
            "$push": {
                "_id": "$_id",
                "playerId": "$playerId",
                "wins": "$wins"
            }
        }
    }
},
{
    "$unwind": {
        "path": "$players",
        "includeArrayIndex": "rank"
    }
},
{
    "$match": {
        "players._id": 1234567890
    }
}]

通过这个聚合管道，您将得到一个包含玩家详细信息的rank字段，该字段将告诉您玩家根据胜利次数的排名，您可以扩展并添加击杀数进行排序。希望这对您有所帮助！ 🙂

0