Команда mapReduce MongoDB

Согласно документации MongoDB, Map reduce - это парадигма обработки данных, используемая для сжатия большого объема данных в полезные агрегированные результаты. MongoDB использует команду mapReduce для выполнения операций map reduce. MapReduce обычно используется для обработки больших объемов данных.

Команда MapReduce

Вот грамматика базового команды mapReduce-

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

Функция map-reduce сначала запрашивает набор, затем отображает результаты документов для emissions ключ-значение и затем сокращает их по ключам с несколькими значениями.

В приведенной выше грамматике-

• map Это функция JavaScript, которая映射ет ключ к значению и emits ключ-значение

• reduce Это функция JavaScript, которая используется для уменьшения или группировки всех документов с одинаковыми ключами

• out Указать положение результатов запроса map-reduce

• query Указать стандарт выбора документов

• sort Указать условие сортировки

• limit Указать максимальное количество возвращаемых документов

Использование MapReduce

Рассмотрим структуру документа, хранящего посты пользователей. Этот документ хранит user_name и статус публикации.

{
　　　"post_text": "w3codebox — это потрясающий сайт для учебников",
　　　"user_name": "mark",
　　　"status": "active"
}

Теперь мы будем использоватьpostsФункция mapReduce используется для выбора всех активных постов в наборе, их группировки по user_name и подсчета количества постов для каждого пользователя с помощью следующего кода:

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

Результат запроса mapReduce следующий:

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

Результаты показывают, что всего 4 документа соответствуют запросу (status: "active"), функция map отправляет 4 документа с парными значениями ключей, а функция reduce в конце разделяет документы с одинаковыми ключами на 2.

Чтобы увидеть результаты этого запроса mapReduce, используйте оператор find -

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

Этот запрос дал следующие результаты, что указывает на то, что у пользователей tom и mark есть два активных post –

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

Таким образом, запросы MapReduce можно использовать для создания сложных агрегационных запросов. Использование пользовательских функций JavaScript с MapReduce очень гибко и мощно.