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MongoDB下Map-Reduce使用简单翻译及示例

时间:2018-12-10 18:01:48      阅读:187      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:out   大小   nta   core   god   www   on()   矢量   incr   

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Map-reduce是一种数据处理范例,用于将大量数据压缩为有用的聚合结果。 对于map-reduce操作,MongoDB提供了mapReduce数据库命令。
一个简单的map-reduce示例如下:

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在此map-reduce操作中,MongoDB将映射(map)操作应用于每个输入文档(即集合中与查询条件匹配的文档)。map函数提交(emit)一个键值对(key-value)。对于具有多个值的key钥,MongoDB应用reduce操作,该操作用于聚合数据。然后MongoDB将结果存储在一个集合中。reduce函数的输出还可以选择通过finalize函数以进一步压缩或处理聚合的结果。

MongoDB中的所有map-reduce函数都是JavaScript,并在mongod进程中运行。 Map-reduce操作将单个集合的文档作为输入,并可在开始映射阶段之前执行任意排序和限制。 mapReduce可以将map-reduce操作的结果作为文档返回,也可以将结果写入集合。 输入和输出集合可以分片。

对于大多数聚合操作,聚合管道( Aggregation Pipeline)[https://docs.mongodb.com/manual/core/aggregation-pipeline/]提供更好的性能和更一致的接口。 但是,map-reduce操作提供了一些目前在聚合管道中不可用的灵活性。

Map-Reduce JavaScript 函数

在MongoDB中,map-reduce操作使用自定义JavaScript函数将值(value)映射或关联到键(key)。 如果某个键(key)有对应多个值(value),则该操作应该将键的值reduces单个对象

使用自定义JavaScript函数可以灵活地进行map-reduce操作。 例如,在处理文档时,map函数可以创建多个键和值映射或不进行映射。 Map-reduce操作还可以使用自定义JavaScript函数对映射的结果进行最终修改,并在映射操作的最后阶段进行reduce操作,执行其他计算。

Map-Reduce 行为

在MongoDB中,map-reduce操作可以将结果写入集合或返回结果内联。 如果将map-reduce输出写入集合,则可以在合并替换,合并或减少新结果与先前结果的同一输入集合上执行后续map-reduce操作。 有关详细信息和示例,请参阅mapReducePerform Incremental(执行增量) Map-Reduce

当返回map-reduce操作的内联结果时,结果文档必须在BSON文档大小限制内,该限制当前为16兆字节。 有关map-reduce操作的限制和限制的其他信息,请参阅mapReduce参考页面。

MongoDB支持分片集合上的map-reduce操作。 Map-reduce操作还可以将结果输出到分片集合。 请参见Map-Reduce and Sharded Collections

Views(视图)不支持map-reduce操作。

一个简单的测试

MongoDB地理空间数据存储及检索
上面链接是之前曾经做过一个全国县级行政边界矢量入库到MongoDB的记录,这里用它来测试一下。

简单的测试一下全国每个省都有多少个县

db.getCollection('xzbj').mapReduce(
    function() { emit(this.properties.sheng,1);},
    function(key,values){return Array.sum(values);},
    {
        query:{},
        out:"xian_count"
    }
)

这里将结果输出到了xian_count这个新的集合中,可以打开这个集合查看结果。
上面的query也可以没有,就是默认集合内全部文档。
如果不想把结果输出到一个集合,直接显示结果,则可以使用out: { inline: 1 }

计算一下湖南省每个地级市有多少个县
使用下面语句

db.getCollection('xzbj').mapReduce(
    function() { emit(this.properties.di,1);},
    function(key,values){return Array.sum(values);},
    {
        query:{ 'properties.sheng':'湖南'},
        out: { inline: 1 }
    }
)

得到输出如下(这里如果是针对全国的数据是有问题的,因为之前没有正确处理港澳台数据):

{
    "results" : [ 
        {
            "_id" : "娄底市",
            "value" : 5.0
        }, 
        {
            "_id" : "岳阳市",
            "value" : 7.0
        }, 
        {
            "_id" : "常德市",
            "value" : 9.0
        }, 
        {
            "_id" : "张家界市",
            "value" : 3.0
        }, 
        {
            "_id" : "怀化市",
            "value" : 12.0
        }, 
        {
            "_id" : "株洲市",
            "value" : 6.0
        }, 
        {
            "_id" : "永州市",
            "value" : 10.0
        }, 
        {
            "_id" : "湘潭市",
            "value" : 4.0
        }, 
        {
            "_id" : "湘西土家族苗族自治州",
            "value" : 8.0
        }, 
        {
            "_id" : "益阳市",
            "value" : 6.0
        }, 
        {
            "_id" : "衡阳市",
            "value" : 8.0
        }, 
        {
            "_id" : "邵阳市",
            "value" : 11.0
        }, 
        {
            "_id" : "郴州市",
            "value" : 11.0
        }, 
        {
            "_id" : "长沙市",
            "value" : 5.0
        }
    ],
    "timeMillis" : 19.0,
    "counts" : {
        "input" : 105,
        "emit" : 105,
        "reduce" : 14,
        "output" : 14
    },
    "ok" : 1.0,
    "_o" : {
        "results" : [ 
            {
                "_id" : "娄底市",
                "value" : 5.0
            }, 
            {
                "_id" : "岳阳市",
                "value" : 7.0
            }, 
            {
                "_id" : "常德市",
                "value" : 9.0
            }, 
            {
                "_id" : "张家界市",
                "value" : 3.0
            }, 
            {
                "_id" : "怀化市",
                "value" : 12.0
            }, 
            {
                "_id" : "株洲市",
                "value" : 6.0
            }, 
            {
                "_id" : "永州市",
                "value" : 10.0
            }, 
            {
                "_id" : "湘潭市",
                "value" : 4.0
            }, 
            {
                "_id" : "湘西土家族苗族自治州",
                "value" : 8.0
            }, 
            {
                "_id" : "益阳市",
                "value" : 6.0
            }, 
            {
                "_id" : "衡阳市",
                "value" : 8.0
            }, 
            {
                "_id" : "邵阳市",
                "value" : 11.0
            }, 
            {
                "_id" : "郴州市",
                "value" : 11.0
            }, 
            {
                "_id" : "长沙市",
                "value" : 5.0
            }
        ],
        "timeMillis" : 19,
        "counts" : {
            "input" : 105,
            "emit" : 105,
            "reduce" : 14,
            "output" : 14
        },
        "ok" : 1.0
    },
    "_keys" : [ 
        "results", 
        "timeMillis", 
        "counts", 
        "ok"
    ],
    "_db" : {
        "_mongo" : {
            "slaveOk" : true,
            "host" : "127.0.0.1:27017",
            "defaultDB" : "test",
            "_readMode" : "commands"
        },
        "_name" : "us"
    }
}

MongoDB下Map-Reduce使用简单翻译及示例

标签:out   大小   nta   core   god   www   on()   矢量   incr   

原文地址:https://www.cnblogs.com/oloroso/p/10097035.html

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