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:
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。
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。
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。
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。
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。
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