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在 MongoDB 中我們可以使用 mapReduce 命令來執(zhí)行 mapReduce 操作。
mapReduce 命令
在 mapReduce 命令中要實現(xiàn)兩個函數(shù)，分別是 map 函數(shù)和 reduce 函數(shù)，其中 map 函數(shù)調(diào)用 emit(key, value)，遍歷集合中的所有記錄，并將 key 與 value 傳遞給 reduce 函數(shù)進行處理，如下所示：
> db.collection_name.mapReduce(
function() {emit(key, value);}, // map 函數(shù)
function(key, values) {return reduceFunction}, // reduce 函數(shù)
{
out: collection,
query: document,
sort: document,
limit: number
}
)
參數(shù)說明如下：
- map 函數(shù)：一個 javascript 函數(shù)，它用一個鍵映射一個值并發(fā)出一個鍵值對；
- reduce 函數(shù)：一個 javascript 函數(shù)，用于減少或分組具有相同鍵的所有文檔；
- out：指定 map-reduce 查詢結(jié)果的位置；
- query：指定用于選擇文檔的可選選擇條件；
- sort：指定可選的排序條件；
- limit：指定要返回的最大文檔數(shù)（可選）。
使用 mapReduce
假如有一個存儲用戶帖子信息的集合，其中存儲了若干用戶的用戶名、狀態(tài)等信息，例如下面這樣：
{
"post_text": "編程幫（biancheng.net），一個在線學(xué)習(xí)編程的網(wǎng)站，專注于分享優(yōu)質(zhì)編程教程。",
"user_name": "bianchengbang",
"status":"active"
}
接下來在上述的集合中使用 mapReduce 命令來選擇集合中所有
"status":"active" 的文檔，然后根據(jù)用戶名對它們進行分組，最后統(tǒng)計每個用戶的發(fā)帖數(shù)量。示例代碼如下：
> db.posts.mapReduce(
... function() { emit(this.user_name,1); },
... function(key, values) {return Array.sum(values)},
... {
... query:{status:"active"},
... out:"post_total"
... }
... )
上面 mapReduce 命令的輸出結(jié)果如下所示：
{
"result" : "post_total",
"timeMillis" : 48,
"counts" : {
"input" : 11,
"emit" : 11,
"reduce" : 2,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
關(guān)于運行結(jié)果，有如下幾點需要說明：
- result：儲存結(jié)果的 collection 的名字，這是個臨時集合，mapReduce 的連接關(guān)閉后會被自動刪除；
- timeMillis：執(zhí)行花費的時間，單位為毫秒；
- input：滿足條件被發(fā)送到 map 函數(shù)的文檔個數(shù)；
- emit：在 map 函數(shù)中 emit 被調(diào)用的次數(shù)，也就是所有集合中的數(shù)據(jù)總量；
- ouput：結(jié)果集合中的文檔個數(shù)（count 對調(diào)試非常有幫助）；
- ok：查詢是否執(zhí)行成功，成功為 1；
- err：若執(zhí)行失敗，則會在這里顯示失敗原因。
通過運行結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，共有 11 個文檔與查詢匹配（狀態(tài)為“active”），map 函數(shù)生成了 11 個具有鍵值對的文檔，最后 reduce 函數(shù)將具有相同鍵值的映射文檔分為 2 個組。
若要查看 mapReduce 查詢的結(jié)果，可以使用 find 方法，如下所示：
> db.posts.mapReduce(
... function() { emit(this.user_name,1); },
... function(key, values) {return Array.sum(values)},
... {
... query:{status:"active"},
... out:"post_total"
... }
... ).find()
上面的查詢語句，執(zhí)行結(jié)果如下：
{ "_id" : "biancheng", "value" : 5 }
{ "_id" : "bianchengbang", "value" : 6 }
以類似的方式，mapReduce 查詢可用于構(gòu)造大型復(fù)雜的聚合查詢，自定義 JavaScript 函數(shù)的使用使得 mapReduce 非常靈活和強大。
網(wǎng)站標(biāo)題：MongoDBMapReduce
URL網(wǎng)址：http://fisionsoft.com.cn/article/dphjojp.html
