四十四、MongoDB Map Reduce

云少2019-03-132019-03-13

四十四、MongoDB Map Reduce

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MongoDB 通过 mapReduce() 方法支持 Map-Reduct 计算模型

Map-Reduce 是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果 ( REDUCE )

mapReduce 方法

语法

MongoDB mapReduce() 方法语法格式如下

>db.collection.mapReduce(
   function() {emit(key,value);},                  // map 函数
   function(key,values) {return reduceFunction},   // reduce 函数
   {
      out: collection,
      query: document,
      sort: document,
      limit: number
   }
)

使用 mapReduce 方法实现两个函数 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 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对

参数说明

map ：映射函数，生成键值对序列，作为 reduce 函数参数
reduce 统计函数，reduce 函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value
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)。
query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数 ( query、limit，sort可以随意组合 )
sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）

使用 mapReduce

范例数据

假设我们有以下的 posts 集合数据，存储了用户的 user_name 和文章的 status 字段

> db.posts.insert({
   "post_text": "z ",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.posts.insert({
   "post_text": "z ",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.posts.insert({
   "post_text": "z ",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.posts.insert({
   "post_text": "z ",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.posts.insert({
   "post_text": "z",
   "user_name": "mark",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.posts.insert({
   "post_text": "z ",
   "user_name": "a",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.posts.insert({
   "post_text": "z ",
   "user_name": "z",
   "status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.posts.insert({
   "post_text": "z ",
   "user_name": "a",
   "status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

接下来我们在 posts 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章(status:”active”)，并通过user_name分组，计算每个用户的文章数

> db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_name,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
)

运行以上 mapReduce 输出结果为

{
  "result" : "post_total",
  "timeMillis" : 153,
  "counts" : {
    "input" : 5,
    "emit" : 5,
    "reduce" : 1,
    "output" : 2
  },
  "ok" : 1
}

结果表明，共有 5 个符合查询条件（status:”active”）的文档，在map函数中生成了 5 个键值对文档，最后使用reduce函数将相同的键值分为 2 组

参数说明

result：储存结果的collection的名字,这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后自动就被删除了
timeMillis：执行花费的时间，毫秒为单位
input：满足条件被发送到map函数的文档个数
emit：在map函数中emit被调用的次数，也就是所有集合中的数据总量
ouput：结果集合中的文档个数 （count对调试非常有帮助）
ok：是否成功，成功为 1
err：如果失败，这里可以有失败原因，不过从经验上来看，原因比较模糊，作用不大

可以使用 find() 方法查看 mapReduce 计算的结果

> db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_name,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
).find()

输出结果如下所示，总共有两个用户 tom 和 mark 有两个发布的文章