MongoDB MapReduce（数据处理）方法详解

目录

• 准备数据
• 编写Map函数
• 编写Reduce函数
• 运行MapReduce
• 访问结果

MongoDB MapReduce是一种数据处理技术，它允许您使用JavaScript编写MapReduce函数来对MongoDB集合中的数据进行聚合和分组。

下面是MongoDB MapReduce的完整使用放啊，包括过程和代码示例：

准备数据

首先，我们需要一些数据来演示MongoDB MapReduce。我们将使用以下JSON格式数据：

{
    "_id": ObjectId("5ebd7f43ad1c1450b40f4eb0"),
    "title": "The Catcher in the Rye",
    "author": "J.D. Salinger",
    "year": 1951,
    "languages": ["English"],
    "ratings": [
        {"user": "Sue", "score": 4},
        {"user": "Bob", "score": 5},
        {"user": "Alice", "score": 3}
    ]
}

我们将数据保存在名为books的MongoDB集合中。

编写Map函数

接下来，我们编写Map函数来处理我们的数据。该函数将遍历集合中的每个文档，并从中提取所需的信息。

var mapFunction = function() {
    emit(this.author, {count: 1, year: this.year});
};

在上面的代码中，我们使用emit函数发出作者名称和一个包含1和年份的对象。

编写Reduce函数

接下来，我们需要编写Reduce函数来对发出的键值进行聚合。我们将使用数字类型的reduce函数计算总计数和平均年份。

var reduceFunction = function(key, values) {
    var count = 0;
    var yearSum = 0;

    values.forEach(function(value) {
        count += value.count;
        yearSum += value.year;
    });

    return {count: count, avgYear: yearSum/count};
};

在上面的代码中，我们遍历传递的值数组，并计算文档的总数和年份总数。然后，我们将结果对象返回给MongoDB。

运行MapReduce

现在，我们可以将Map和Reduce函数应用于MongoDB集合中的数据。我们可以使用以下命令来运行MapReduce：

db.books.mapReduce(
    mapFunction,
    reduceFunction,
    { out: "authors" }
);

在上面的代码中，我们使用Map和Reduce函数来对books集合进行聚合，并将结果保存在authors集合中。如果authors集合不存在，它将自动创建。

访问结果

现在，我们可以通过调用find函数来访问聚合结果：

db.authors.find()

在上面的代码中，我们使用find函数从authors集合检索所有聚合结果。

下面是完整的示例代码：

// 1.准备数据
db.books.insertMany([
    {
        "_id": ObjectId("5ebd7f43ad1c1450b40f4eb0"),
        "title": "The Catcher in the Rye",
        "author": "J.D. Salinger",
        "year": 1951,
        "languages": ["English"],
        "ratings": [
            {"user": "Sue", "score": 4},
            {"user": "Bob", "score": 5},
            {"user": "Alice", "score": 3}
        ]
    },
    {
        "_id": ObjectId("5ebd7f43ad1c1450b40f4eb1"),
        "title": "To Kill a Mockingbird",
        "author": "Harper Lee",
        "year": 1960,
        "languages": ["English"],
        "ratings": [
            {"user": "Sue", "score": 5},
            {"user": "Bob", "score": 4},
            {"user": "Alice", "score": 3}
        ]
    },
    {
        "_id": ObjectId("5ebd7f43ad1c1450b40f4eb2"),
        "title": "Slaughterhouse-Five",
        "author": "Kurt Vonnegut",
        "year": 1969,
        "languages": ["English"],
        "ratings": [
            {"user": "Sue", "score": 3},
            {"user": "Bob", "score": 5},
            {"user": "Alice", "score": 4}
        ]
    }
])

// 2.编写Map函数
var mapFunction = function() {
    emit(this.author, {count: 1, year: this.year});
};

// 3.编写Reduce函数
var reduceFunction = function(key, values) {
    var count = 0;
    var yearSum = 0;

    values.forEach(function(value) {
        count += value.count;
        yearSum += value.year;
    });

    return {count: count, avgYear: yearSum/count};
};

// 4.运行MapReduce
db.books.mapReduce(
    mapFunction,
    reduceFunction,
    { out: "authors" }
);

// 5.访问结果
db.authors.find();

运行以上代码后，我们可以从authors集合中检索如下结果：

{ "_id" : "Harper Lee", "value" : { "count" : 1, "avgYear" : 1960 } }
{ "_id" : "J.D. Salinger", "value" : { "count" : 1, "avgYear" : 1951 } }
{ "_id" : "Kurt Vonnegut", "value" : { "count" : 1, "avgYear" : 1969 } }

以上就是使用MongoDB MapReduce的完整攻略，希望对您有所帮助。