Awal dengan MongoDB adalah mengurai setiap pesan untuk tagar yang digunakan pengguna dan memasukkannya ke dalam sub-array dokumen. Contoh pembaruan status:
Pesan ini akan terlihat seperti ini di MongoDB:
{
author: "Peter",
date: ISODate("2014-04-29 12:28:34"),
text: "Hello friends, I visited the #tradeshow in #washington and drank a delicious #coffee",
hashtags: [
"tradeshow",
"washington",
"coffee"
]
}
Saat Anda membuat indeks di db.collection.hashtags Anda dapat dengan cepat mencari semua pesan yang menyertakan salah satu dari tagar ini. Anda mungkin ingin memesan dan membatasi hasil berdasarkan tanggal sehingga pengguna melihat hasil terbaru terlebih dahulu. Saat Anda menjadikannya indeks majemuk yang juga menyertakan tanggal, Anda juga dapat mempercepatnya.
Bagaimana menerapkan topik "tren" adalah pertanyaan yang cukup rumit. Ini juga sangat subjektif tergantung pada apa yang Anda anggap "tren". Algoritme yang tepat yang digunakan Twitter atau Facebook untuk menentukan topik mana yang sedang tren atau tidak, tidak bersifat publik. Menurut berbagai analis media sosial, mereka juga sering mengubahnya, jadi kita dapat berasumsi bahwa mereka cukup rumit sekarang.
Itu berarti kami tidak dapat membantu Anda membuat algoritme sendiri. Namun jika Anda sudah memikirkan algoritme untuk menghitung "trendi" dari sebuah tagar, kami dapat membantu Anda menemukan penerapan yang baik.
