MongoDB——聚合操作之MapReduce

Posted 2022-04-30 小志的博客

目录

• • 一、MapReduce的概述
  • 二、MapReduce的阶段
  • 三、MapReduce的基本语法
  • 四、MapReduce示例
  • • 4.1、 数据准备
    • 4.2、 MapReduce示例

一、MapReduce的概述

• MapReduce操作将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行处理，然后将结果合并在一起。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。

二、MapReduce的阶段

• MapReduce具有两个阶段：
  （1）、将具有相同Key的文档数据整合在一起的map阶段；
  （2）、组合map操作的结果进行统计输出的reduce阶段。

三、MapReduce的基本语法

• MapReduce语法格式

  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>,
  		finalize: <function>, 
  		scope: <document>, 
  		jsMode: <boolean>,
  		verbose: <boolean>, 
  		bypassDocumentValidation: <boolean>
  	
  )
  

• MapReduce语法解释

  函数	解释
  map	将数据拆分成键值对，交给reduce函数
  reduce	根据键将值做统计运算
  out	可选，将结果汇入指定表
  quey	可选筛选数据的条件，筛选的数据送入map
  sort	排序完后，送入map
  limit	限制送入map的文档数
  finalize	可选，修改reduce的结果后进行输出
  scope	可选，指定map、reduce、finalize的全局变量
  jsMode	可选，默认false。在mapreduce过程中是否将数 据转换成bson格式。
  verbose	可选，是否在结果中显示时间，默认false
  bypassDocmentValidation	可选，是否略过数据校验

• MapReduce图解
  

四、MapReduce示例

4.1、 数据准备

• 准备数据集，执行脚本

  var tags = ["nosql","mongodb","document","developer","popular"];
  var types = ["technology","sociality","travel","novel","literature"];
  var books=[];
  for(var i=0;i<50;i++)
  	var typeIdx = Math.floor(Math.random()*types.length);
  	var tagIdx = Math.floor(Math.random()*tags.length);
  	var tagIdx2 = Math.floor(Math.random()*tags.length);
  	var favCount = Math.floor(Math.random()*100);
  	var username = "xx00"+Math.floor(Math.random()*10);
  	var age = 20 + Math.floor(Math.random()*15);
  	var book = 
  		title: "book-"+i, 
  		type: types[typeIdx],
  		tag: [tags[tagIdx],tags[tagIdx2]],
  		favCount: favCount, 
  		author: name:username,age:age
  	;
  	books.push(book)
  
  db.books1.insertMany(books);
  

4.2、 MapReduce示例

• 统计type为travel的不同作者的books文档收藏数

  db.books1.mapReduce( 
  	function()emit(this.author.name,this.favCount), 
  	function(key,values)return Array.sum(values), 
  	 
  		query:type:"travel", 
  		out: "books_favCount" 
  	 
  )
  

  

• 由于结果输出到了books_favCount中，所以需要去books_favCount中查看结果

  > db.books_favCount.find()