Map Reduce

在 MongoDB 文檔中，Map-Reduce（映射歸約）是一種將大量數(shù)據(jù)壓縮成有用的聚合結(jié)果的數(shù)據(jù)處理范式。MongoDB 使用 mapReduce 命令來實(shí)現(xiàn)映射歸約操作。映射歸約通常用來處理大型數(shù)據(jù)。

映射歸約命令

mapReduce 命令的基本格式為：

>db.collection.mapReduce(
   function() {emit(key,value);},  //map function
   function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce function
   {
      out: collection,
      query: document,
      sort: document,
      limit: number
   }
)

mapReduce 函數(shù)首先查詢集合，然后將結(jié)果文檔利用 emit 函數(shù)映射為鍵值對(duì)，然后再根據(jù)有多個(gè)值的鍵來簡化。

上述語法格式中：

• map 一個(gè) JavaScript 函數(shù)，將一個(gè)值與鍵對(duì)應(yīng)起來，并生成鍵值對(duì)。
• reduce 一個(gè) JavaScript 函數(shù)，用來減少或組合所有擁有同一鍵的文檔。
• out 指定映射歸約查詢結(jié)果的位置。
• query 指定選擇文檔所用的選擇標(biāo)準(zhǔn)（可選的）。
• sort 指定可選的排序標(biāo)準(zhǔn)。
• limit 指定返回的文檔的最大數(shù)量值（可選的）。

使用 mapReduce

以下面這個(gè)存儲(chǔ)用戶發(fā)帖的文檔結(jié)構(gòu)。該文檔存儲(chǔ)用戶的用戶名（user_name）和發(fā)帖狀態(tài)（status）。

{
   "post_text": "tutorialspoint is an awesome website for tutorials",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
}

在 posts 集合上使用 mapReduce 函數(shù)選擇所有的活躍帖子，將它們基于用戶名組合起來，然后計(jì)算每個(gè)用戶的發(fā)帖量。代碼如下：

>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_id,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
)

上面的 mapReduce 查詢輸出結(jié)果如下：

{
   "result" : "post_total",
   "timeMillis" : 9,
   "counts" : {
      "input" : 4,
      "emit" : 4,
      "reduce" : 2,
      "output" : 2
   },
   "ok" : 1,
}

結(jié)果顯示，只有 4 個(gè)文檔符合查詢條件（status:"active"），于是 map 函數(shù)就生成了 4 個(gè)帶有鍵值對(duì)的文檔，而最終 reduce 函數(shù)將具有相同鍵值的映射文檔變?yōu)榱?2 個(gè)。

要想查看 mapReduce 查詢的結(jié)果，使用 find 操作符。

>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_id,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
).find()

上述查詢的結(jié)果如下，顯示出用戶 tom 和 mark 都發(fā)了 2 個(gè)活躍的帖子。

{ "_id" : "tom", "value" : 2 }
{ "_id" : "mark", "value" : 2 }

MapReduce 查詢同樣也可以用來構(gòu)建大型復(fù)雜的聚合查詢，自定義 JavaScript 函數(shù)使得 MapReduce 更為靈活與強(qiáng)大。