MongoDB Map Reduce

Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。

MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。

MapReduce 命令

以下是MapReduce的基本语法：

  1. >db.collection.mapReduce(
  2.    function() {emit(key,value);},  //map 函数
  3.    function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce 函数
  4.    {
  5.       out: collection,
  6.       query: document,
  7.       sort: document,
  8.       limit: number
  9.    }
  10. )

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 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。

参数说明:

  • map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
  • reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key-value，也就是把values数组变成一个单一的值value。。
  • 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)。
  • query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）
  • sort 和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
  • limit 发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）

使用 MapReduce

考虑以下文档结构存储用户的文章，文档存储了用户的 user_name 和文章的 status字段：

  1. {
  2.    "post_text": "baidu.com 百度，最全的技术文档。",
  3.    "user_name": "mark",
  4.    "status":"active"
  5. }

现在，我们将在 posts 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章，并通过user_name分组，计算每个用户的文章数： 

  1. >db.posts.mapReduce( 
  2.    function() { emit(this.user_id,1); }, 
  3.    function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
  4.       {  
  5.          query:{status:"active"},  
  6.          out:"post_total" 
  7.       }
  8. )

以上 mapReduce 输出结果为：

  1. {
  2.    "result" : "post_total",
  3.    "timeMillis" : 9,
  4.    "counts" : {
  5.       "input" : 4,
  6.       "emit" : 4,
  7.       "reduce" : 2,
  8.       "output" : 2
  9.    },
  10.    "ok" : 1,
  11. }

结果表明，共有4个符合查询条件（status:"active"）的文档， 在map函数中生成了4个键值对文档，最后使用reduce函数将相同的键值分为两组。

具体参数说明：

  • result：储存结果的collection的名字,这是个临时集合，MapReduce的连接关闭后自动就被删除了。
  • timeMillis：执行花费的时间，毫秒为单位
  • input：满足条件被发送到map函数的文档个数
  • emit：在map函数中emit被调用的次数，也就是所有集合中的数据总量
  • ouput：结果集合中的文档个数（count对调试非常有帮助）
  • ok：是否成功，成功为1
  • err：如果失败，这里可以有失败原因，不过从经验上来看，原因比较模糊，作用不大

使用 find 操作符来查看 mapReduce 的查询结果：

  1. >db.posts.mapReduce( 
  2.    function() { emit(this.user_id,1); }, 
  3.    function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
  4.       {  
  5.          query:{status:"active"},  
  6.          out:"post_total" 
  7.       }
  8. ).find()

以上查询显示如下结果，两个用户 tom 和 mark 有两个发布的文章:

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

用类似的方式，MapReduce可以被用来构建大型复杂的聚合查询。

Map函数和Reduce函数可以使用 JavaScript 来实现，是的MapReduce的使用非常灵活和强大。