Comando mapReduce do MongoDB

De acordo com o documento do MongoDB, MapReduce é um paradigma de processamento de dados usado para compactar grandes volumes de dados em resultados agregados úteis. O MongoDB usa o comando mapReduce para operações de mapReduce. O MapReduce é geralmente usado para processar conjuntos de dados grandes.

Comando MapReduce

Aqui está a sintaxe básica do comando mapReduce-

>db.collection.mapReduce(　　　
function() { emit(key, value); },　　//função map　　　
function(key, values) { return reduceFunction }, {　　　//função reduce
　　　　　　out: coleção
　　　　　　query: documento
　　　　　　sort: documento
　　　　　　limit: número
　　　}
)

map-A função reduce consulta primeiro a coleção, então mapeia os documentos de resultado para emitir chaves-pares de valores, e depois reduz conforme a chave com múltiplos valores.

Na sintaxe acima-

• map é uma função javascript que mapeia uma chave para um valor e emite uma chave-pares de valores

• reduce é uma função javascript usada para reduzir ou agrupar todos os documentos com a mesma chave

• out especificar map-a localização do resultado da consulta reduce

• query especificar o padrão de seleção opcional para documentos

• sort especificar o critério de ordenação opcional

• limit especificar o número máximo de documentos a serem retornados, opcionalmente

Usando MapReduce

Considere a seguinte estrutura de documento para armazenar posts de usuários. O documento armazena o user_name e o status de publicação.

{
　　　"post_text": "w"3codebox é um site excelente para tutoriais
　　　"user_name": "mark"
　　　"status": "ativo"
}

Agora, vamos usarpostsUsando a função mapReduce na coleção para escolher todos os posts ativos, agrupá-los pelo user_name e contar o número de posts de cada usuário com o seguinte código-

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

A consulta mapReduce acima gera os seguintes resultados-

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

Os resultados mostram que há4um documento coincide com a consulta (status: "ativo"), a função map emite4Um documento com pares de chave-valor, o último função reduce divide os documentos mapeados com a mesma chave2unidades.}}

Para visualizar o resultado da consulta mapReduce, use o operador find-

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

A consulta acima deu os seguintes resultados, indicando que os usuários tom e mark têm dois posts ativos–

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

Da mesma forma, consultas MapReduce podem ser usadas para construir consultas de agregação complexas e grandes. O uso de funções JavaScript personalizadas aproveita o MapReduce, que é muito flexível e poderoso.