MongoDB：从数据库到利用的推荐引擎

MongoDB可以为有存储需求的跨行业利用开发者提供实时的、高性能的建模解决方案，并将它们用于构建他们的引擎。MongoDB是一种文档型 NoSQL 数据库，可以提供企业级功能，而且使用起来十分方便。MongoDB的好处及如何正确使用它创建自己的利用推荐引擎将在本文中进行讨论。

MongoDB可以让开发者在几分钟内使用它来摆脱管理繁琐的模式定义，它支持快速扩大。MongoDB提供了一组非常强大的功能，可用于批量建模，以便为利用程序或服务可灵活性处理区别类型的数据，不管是实时数据查询，或者数据分析都更加容易。

要创建自己的推荐引擎，首先需要对数据进行建模，包括引擎所用数据的结构和分类系统，例如行业、种别和利用程序之间的关系和它们之间的变化。使用 MongoDB，可以灵活地根据自己的实际需求来设计文档模式，包括可以存储的用户信息，如用户ID、用户名、用户尝试的利用程序和利用程序之间的依赖关系。

一样重要的是，MongoDB既支持实时查询和索引，又支持流利的搜索引擎抓取，可以加快利用程序的查询速度，更快地找到精准的结果，同时增加交互性和可缩放性。有了这些特性，使用者就能够定义他们想要的标准，以有效且可控的方式完成他们的工作，从而得出对利用程序的详细、准确推荐。

下面是一个示例代码，显示了使用 MongoDB 构建利用程序推荐引擎的基本进程：

//1.创建一个新的 MongoDB 文档实例

var mongoose = require(‘mongoose’);

var appSchema = new mongoose.Schema({

appName: { type: String },

categories: [{ type: String }],

rating: { type: Number },

price: { type: Number }

});

//2.创建一个基于引擎的查询以提取按特定种别分组的利用按价格和评级排序

Function retrieveCategories(owner, sortFields) {

return appSchema.aggregate([

{ “$match”: { “owner”: owner } },

{ “$group”: { “_id”: “$categories” }},

{ “$project”: {

“_id”: 1,

“price”: { “$max”: { “$price”: 1 } },

“rating”: { “$max”: { “$rating”: 1 }}

}},

{ “$sort”: { [sortFields[0]]: 1, [sortFields[1]]: ⑴ }}

]);

}

//3.对对应分组的结果建立索引以进行有效检索

appSchema.index({ categories:1, price:1, rating:⑴ })

MongoDB能够提供实时、高性能的建模功能，这使得开发者可以创建自己的引擎，实现进行实时数据查询和数据分析的目标。另外，通过灵活地设计文档模型及实时检索优化，还可以够利用其高性能特性快速改变利用程序的行动。基于此，可以肯定的说，MongoDB可以为创建跨行业的推荐引擎提供坚实的基础。

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