MongoDB Map Reduce
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)。
MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用。
MapReduce 命令
以下是MapReduce的基本语法:
>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 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)
以下实例在集合 orders 中查找 status:"A" 的数据,并根据 cust_id 来分组,并计算 amount 的总和。
使用 MapReduce
考虑以下文档结构存储用户的文章,文档存储了用户的 user_name 和文章的 status 字段:
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程,最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程,最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程,最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程,最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"active"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程,最全的技术文档。",
"user_name": "mark",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程,最全的技术文档。",
"user_name": "runoob",
"status":"disabled"
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>db.posts.insert({
"post_text": "菜鸟教程,最全的技术文档。",
"user_name": "runoob",
"status":"disabled"