MongoDB MapReduce 聚合操作

MongoDB的聚合操作主要是对数据的批量处理。一般都是将记录按条件分组之后进行一系列求最大值，最小值，平均值的简单操作，也可以对记录进行数据统计，数据挖掘的复杂操作。聚合操作的输入是集中的文档，输出可以是一个文档也可以是多个文档。

MongoDB 提供了三种强大的聚合操作：

• 单目的聚合操作(Single Purpose Aggregation Operation)
• 聚合管道(Aggregation Pipeline)
• MapReduce 编程模型

Pipeline查询速度快于MapReduce，但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑。MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存，如果一个聚合操作消耗20%以上的内存，那么MongoDB直接停止操作，并向客户端输出错误消息。

本篇主要讲解 MapReduce 编程模型。MapReduce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）。

一、MapReduce 命令

MapReduce 的基本语法如下：

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

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。
参数说明：

• map：是JavaScript 函数，负责将每一个输入文档转换为零或多个文档，通过key进行分组，生成键值对序列,作为 reduce 函数参数
• reduce：是JavaScript 函数，对map操作的输出做合并的化简的操作（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）
• finalize：可以对reduce输出结果再一次修改，跟group的finalize一样，不过MapReduce没有group的4MB文档的输出限制
• scope：向map、reduce、finalize导入外部变量
• verbose：是否包括结果信息中的时间信息，默认为fasle

关于MapReduce的工作流程如下：

工作流程

在集合 orders 中查找 status:"A" 的数据，并根据 cust_id 来分组，并计算 amount 的总和。

二、使用示例

对以下结构的文档进行统计。统计每个用户的文章数量。

>db.col.find()
{
    "_id" : ObjectId("5c09dfcde354b306e46af7f3"),
    "bookname" : "Java 8 实战",
    "author" : "simon",
    "status" : "active"
},
{
    "_id" : ObjectId("5c09dfdee354b306e46af7f4"),
    "bookname" : "MongoDB权威指南",
    "author" : "simon",
    "status" : "active"
},
{
    "_id" : ObjectId("5c09dfffe354b306e46af7f5"),
    "bookname" : "MyBatis 实战",
    "author" : "simon",
    "status" : "disabled"
},
{
    "_id" : ObjectId("5c09e016e354b306e46af7f6"),
    "bookname" : "MyBatis 从入门到具精通",
    "author" : "Aaron",
    "status" : "disabled"
},
{
    "_id" : ObjectId("5c09e02ce354b306e46af7f7"),
    "bookname" : "Spring Boot 2.0",
    "author" : "Aaron",
    "status" : "active"
},
{
    "_id" : ObjectId("5c09e037e354b306e46af7f8"),
    "bookname" : "Spring Cloud",
    "author" : "Aaron",
    "status" : "active"
},
{
    "_id" : ObjectId("5c09e038e354b306e46af7f9"),
    "bookname" : "Spring Cloud",
    "author" : "Aaron",
    "status" : "active"
}

将在 col 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章(status:"active")，并通过author分组，计算每个用户的文章数

>db.col.mapReduce(
   function() { emit(this.author,1); },
   function(key, values) {return Array.sum(values)},
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"total"
      }
)
{
    "result" : "total",
    "timeMillis" : 422.0,
    "counts" : {
        "input" : 5,
        "emit" : 5,
        "reduce" : 2,
        "output" : 2
    },
    "ok" : 1.0,
    "_o" : {
        "result" : "total",
        "timeMillis" : 422,
        "counts" : {
            "input" : 5,
            "emit" : 5,
            "reduce" : 2,
            "output" : 2
        },
        "ok" : 1.0
    },
    "_keys" : [
        "result",
        "timeMillis",
        "counts",
        "ok"
    ],
    "_db" : {
        "_mongo" : {
            "slaveOk" : true,
            "host" : "192.168.10.58:27017",
            "defaultDB" : "test",
            "_readMode" : "commands",
            "_writeMode" : "commands"
        },
        "_name" : "ibase_dev"
    },
    "_coll" : {
        "_mongo" : {
            "slaveOk" : true,
            "host" : "192.168.10.58:27017",
            "defaultDB" : "test",
            "_readMode" : "commands",
            "_writeMode" : "commands"
        },
        "_db" : {
            "_mongo" : {
                "slaveOk" : true,
                "host" : "192.168.10.58:27017",
                "defaultDB" : "test",
                "_readMode" : "commands",
                "_writeMode" : "commands"
            },
            "_name" : "ibase_dev"
        },
        "_shortName" : "total",
        "_fullName" : "ibase_dev.total"
    }
}

从结果中可以看出，一共有5个文档服务{status:'active'}的文档，在map函数中生成了5个键值对文档，最后使用reduce函数将相同的键值分为 2 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）,out: { inline: 1 }不会创建集合，结果在内存中
• 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

查看执行结果：

>db.total.find()
{
    "_id" : "Aaron",
    "value" : 3.0
},
{
    "_id" : "simon",
    "value" : 2.0
}