MongoDB 数据库操作（五）—MapReduce(groupBy）

1. MongoDB 的MapReduce 相当于Mysql 中的group by，所以在MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行统计很容易。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

1. MongoDB 的MapReduce 相当于Mysql 中的"group by"，所以在MongoDB 上使用 Map/Reduce进行并行"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mapReduce 命令来执行一个MapReduce 的操作。

2.运行MapReduce程序(runCommand)

db.runCommand(
{

 mapreduce : ,
 map : ,
 reduce : 
[, query : ]
[, sort : ]
[, limit : ]
[, out : ]
[, keeptemp: ]
[, finalize : ]
[, scope : 

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: 目标记录排序。
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、finalize 导入外部变量。
verbose: 显示详细的时间统计信息。

3.Map

测试数据：

> db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'})
> db.students.insert({classid:1, age:12, name:'Jacky'})
> db.students.insert({classid:2, age:16, name:'Lily'})
> db.students.insert({classid:2, age:9, name:'Tony'})
> db.students.insert({classid:2, age:19, name:'Harry'})
> db.students.insert({classid:2, age:13, name:'Vincent'})
> db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Bill'})
> db.students.insert({classid:2, age:17, name:'Bruce'})

map函数：必须调用 emit(key, value) 返回键值对，使用 this 访问当前待处理的 Document。通过你提供的key值来进行groupby操作。下面例子就是通过classid来进行分组。另外，value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。例如:emit(this.classid, {count:1})

m = function() { emit(this.classid, 1) }

4.Reduce

Reduce 函数接收的参数类似 Group 效果，将 Map 返回的键值序列组合成 { key, [value1,value2, value3, value...] } 传递给 reduce。Reduce 函数对这些 values 进行 "统计" 操作，返回结果可以使用 JSON Object

r = function(key, values) {
... var x = 0;
... values.forEach(function(v) { x += v });
... return x;
... }

5.运行

res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res"
... });

{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 1587,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_res.find()
{ "_id" : 1, "value" : 3 }
{ "_id" : 2, "value" : 5 }

6.进一步处理结果

利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。函数的输入是分类的key和统计之后的结果值。

f = function(key, value) { return {classid:key, count:value}; }

> res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res",
... finalize:f
... });
{
"result" : "students_res",
"timeMillis" : 804,
"counts" : {
"input" : 8,
"emit" : 8,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_res.find()
{ "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 3 } }
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 5 } }

7.过滤，排序选项等，具体的过滤选项在上面已经介绍过了。

例如根据年龄过滤：

> res = db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:m,
... reduce:r,
... out:"students_res",
... finalize:f,
... query:{age:{$lt:10}}
... });