第二部分 应用篇 第七章 MongoDB MapReduce
1、简介
MongoDB的MapReduce相当于MySQL中的group by,所以在MongoDB上使用Map/Reduce进行统计很容易,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或者mapReduce命令来执行一个MapReduce的操作:
db.runCommand(
{mapreduce:<collection>,
map:<mapfunction>,
reduce:<reducefunction>
[,query:<query filter object>]
[,sort:<sorts the input objects using this key,Useful for optimization,like sorting by the emit key for fewer reduces>]
[,limit:<number of objects to return from collection>]
[,out:<see output options below>]
[,keeptemp:<true|false>]
[,finalize:<finalizefunction>]
[,scope:<object where fields go into javascript global 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:目录记录排序。
- 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、finalze导入外部变量。
- verbose:显示详细的时间统计信息。
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.students.insert({classid:1,name:‘Jack‘,age:12});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.students.insert({classid:2,name:‘Lily‘,age:16});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.students.insert({classid:2,name:‘Tony‘,age:9});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.students.insert({classid:2,name:‘Harry‘,age:19});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.students.insert({classid:2,name:‘Vincent‘,age:13});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.students.insert({classid:1,name:‘Bill‘,age:15});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.students.insert({classid:2,name:‘Bruce‘,age:17});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
function (){emit(this.classid,1)}
>
function (key,values){var x=0;values.forEach(function(v){x+=v});return x;}
>
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 1206,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"reduce" : 2,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
{ "_id" : 1, "value" : 3 }
{ "_id" : 2, "value" : 5 }
function (key,value){return{classid:key,count:value};}
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 243,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"reduce" : 2,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
{ "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 3 } }
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 5 } }
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 16,
"counts" : {
"input" : 1,
"emit" : 1,
"reduce" : 0,
"output" : 1
},
"ok" : 1
}
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 1 } }
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