大量のデータのクラスタリングアルゴリズムを使用して、マップリデュース操作を実行する必要があります。スケーラビリティ、優れたドキュメント、BSonドキュメントストレージ、その他多くの優れた機能のために、MongoDBを選択しました。
ただし、map-reduce操作は遅すぎます。クアッドコアCPUの1つのコアのみが使用されています。
私はこのドキュメントを読みましたが、それがJavaScriptのせいであると理解しています。
「mongodプロセスの1つのスレッドのみが一度にJavascriptを実行します」
どうすればそれを改善できますか？IO速度を改善しますか？
それ以外の場合、ボトルネックはCPUとモノスレッドアルゴリズムのみであるため、マルチスレッドとマルチプロセッシングを利用するには、Mongo以外の別の言語でアルゴリズムを書き直す必要がありますか？
それ以外の場合、ボトルネックはCPUとモノスレッドアルゴリズムのみです。
問題は、MongoがjsエンジンとしてSpidermonkeyを使用している間は、作業の並列化が行われないことです。jsタスクのマルチスレッド実行を可能にするためにV8に移行する長期計画がありますが、次のリリース（2.2）にはなりません。
map / reduceの代わりに新しい集約フレームワークに切り替えることができる人々のために、map/reduceの速度の低下の一部が2.2で改善されます。残念ながら、集計計算だけでなくカスタムアルゴリズムを使用しているため、それが役立つとは思えません。
Map-reduceは、ある時点でMongoDBに追加された付録のようなものです。MongoDBでスケーラブルなMRオプションを探している場合は、MongoDBHadoop統合を調べてください。MongoDBのMR実装は、スケーラブルなエンタープライズソリューションに使用するには、制限が多すぎて恐ろしいものです。
MongoDB map-reduceドキュメントの同時実行セクションでは、複数のmap-reduceが並行して実行されることを示していますが、それらは時々互いにブロックします。
http://docs.mongodb.org/manual/applications/map-reduce/#map-reduce-concurrency
あなたの質問は、処理アルゴリズムが単一のmap-reduce操作であることを意味します。したがって、それを複数のmap-reduce操作に分割できる場合は、いくつかの利点があります。
ただし、IOwaitがなく、単一のプロセッサが最大になっている場合は、その可能性は低いと思われます。