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MongoDB 数据库操作（五）—MapReduce(groupBy）

php中文网

php中文网

发布时间：2016-06-07 15:35:32

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1885人浏览过

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来源于php中文网

原创

1. MongoDB 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中所有的记录，将key与value传递给Reduce 函数

1. MongoDB 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中所有的记录，将key与value传递给Reduce 函数进行处理。Map函数和Reduce函数可以使用JavaScript 来实现，可以通过db.runCommand 或mapReduce 命令来执行一个MapReduce 的操作。


2.运行mapreduce程序(runcommand)

db.runCommand(
{
 mapreduce : ,
 map : ,
 reduce : 
[, query : ]
[, sort : ]
[, limit : ]
[, out : ]
[, keeptemp: ]
[, finalize : ]
[, scope : ]
[, verbose : true]
}
);参数说明：


 mapreduce: 要操作的目标集合。

 map: 映射函数 (生成键值对序列，作为 reduce 函数参数)。

 reduce: 统计函数。

 query: 目标记录过滤。

 sort: 目标记录排序。

 limit: 限制目标记录数量。

 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)。

 keeptemp: 是否保留临时集合。

 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)。

 scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。

 verbose: 显示详细的时间统计信息。

 


3.Map


测试数据：



> db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'})
> db.students.insert({classid:1, age:12, name:'Jacky'})
> db.students.insert({classid:2, age:16, name:'Lily'})
> db.students.insert({classid:2, age:9, name:'Tony'})
> db.students.insert({classid:2, age:19, name:'Harry'})
> db.students.insert({classid:2, age:13, name:'Vincent'})
> db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Bill'})
> db.students.insert({classid:2, age:17, name:'Bruce'})

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。通过你提供的key值来进行groupby操作。下面例子就是通过classid来进行分组。另外，value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。例如:emit(this.classid, {count:1})



m = function() { emit(this.classid, 1) }


4.Reduce


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

							

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r = function(key, values) {
... var x = 0;
... values.forEach(function(v) { x += v });
... return x;
... }





5.运行


res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res"
... });
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 1587,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_res.find()
{ "_id" : 1, "value" : 3 }
{ "_id" : 2, "value" : 5 }


6.进一步处理结果


利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。函数的输入是分类的key和统计之后的结果值。



f = function(key, value) { return {classid:key, count:value}; }
> res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res",
... finalize:f
... });
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 804,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_res.find()
{ "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 3 } }
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 5 } }


7.过滤，排序选项等，具体的过滤选项在上面已经介绍过了。


例如根据年龄过滤：



> res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res",
... finalize:f,
... query:{age:{$lt:10}}
... });





					
					

													

								
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