Nosql Mongodb之旅(12)—MongoDB MapReduce

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了Nosql Mongodb之旅(12)—MongoDB MapReduce前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

MongDB的MapReduce相当于MysqL中的“group by”,所以在MongoDB上使用Map/Reduce进行并行“统计”很容易。

使用MapReduce要实现两个函数Map函数和Reduce函数,Map函数调用emit(key,value),遍历collection中的所有记录,将key和value传递给Reduce函数进行处理。Map函数和Reduce函数可以使用JS来实现,可以通过db.runCommand或mapReduce命令来执行一个MapReduce操作。

示例shell@H_404_10@

  1. db.runCommand(
  2. {mapreduce:<collection>,
  3. map:<mapfunction>,
  4. reduce:<reducefunction>
  5. [,query:<queryfilterobject>]
  6. emitkeyforfewerreduces>]
  7. }
  8. );

参数说明:@H_404_10@  mapreduce: 要操作的目标集合。@H_404_10@  map: 映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。@H_404_10@  reduce: 统计函数。@H_404_10@  query: 目标记录过滤。@H_404_10@  sort: 目标记录排序。@H_404_10@  limit: 限制目标记数量。@H_404_10@  out: 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。@H_404_10@  keeptemp: 是否保留临时集合。@H_404_10@  finalize: 最终处理函数 (对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合)。@H_404_10@  scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。@H_404_10@  verbose: 显示详细的时间统计信息。

下面我们准备数据以备后面示例所需@H_404_10@

  1. >db.students.insert({classid:1,age:14,name:'Tom'})
  2. >db.students.insert({classid:1,age:12,name:'Jacky'})
  3. >db.students.insert({classid:2,age:16,name:'Lily'})
  4. >

现在我们演示如何统计1班和2班的学生数量

Map 函数必须调用 emit(key,value) 返回键值对,使用 this 访问当前待处理的 Document。

这里this一定不能忘了!!!@H_404_10@

  1. >m=function(){emit(this.classid,1)}
  2. function(){
  3. emit(this.classid,1);
  4. >

value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。例如:@H_404_10@ emit(this.classid,{count:1})@H_404_10@ Reduce 函数接收的参数类似 Group 效果,将 Map 返回的键值序列组合成 { key,[value1,value2,value3,value...] } 传递给 reduce。@H_404_10@

  1. >r=function(key,values){
  2. ...varx=0;
  3. ...values.forEach(function(v){x+=v});
  4. ...returnx;
  5. ...}
  6. function(key,values){
  7. varx=0;
  8. values.forEach(function(v){x+=v;});
  9. returnx;
  10. >

Reduce 函数对这些 values 进行 "统计" 操作,返回结果可以使用 JSON Object。

结果如下:@H_404_10@

  1. >res=db.runCommand({
  2. ...mapreduce:"students",108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ...map:m,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ...reduce:r,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ...out:"students_res"
  3. ...});
  4. {
  5. "result":"students_res",108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "timeMillis":1587,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "counts":{
  6. "input":8,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "emit":8,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "output":2
  7. },108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "ok":1
  8. >db.students_res.find()
  9. {"_id":1,"value":3}
  10. {"_id":2,"value":5}
  11. >

mapReduce() 将结果存储在 "students_res" 表中。

利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。@H_404_10@

  1. >f=function(key,value){return{classid:key,count:value};}
  2. return{classid:key,count:value};
  3. >

我们再重新计算一次,看看返回的结果:@H_404_10@

  1. ...out:"students_res",108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ...finalize:f
  2. ...});
  3. {
  4. "timeMillis":804,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "counts":{
  5. "output":2
  6. "ok":1
  7. }
  8. >db.students_res.find()
  9. >

列名变与 “classid”和”count”了,这样的列表更容易理解。

@H_404_10@

我们还可以添加更多的控制细节。@H_404_10@

  1. ...finalize:f,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ...query:{age:{$lt:10}}
  2. "timeMillis":358,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "input":1,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "emit":1,108); list-style:decimal-leading-zero outside; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> "output":1
  3. >db.students_res.find();
  4. >

可以看到先进行了过滤,只取age<10 的数据,然后再进行统计,所以就没有1 班的统计数据了。

原文链接:https://www.f2er.com/nosql/204166.html

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