MongoDB Map Reduce-KeepStudy

MongoDB Map Reduce

>Map-Reduce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）。
MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。

- 语法
```shell
>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
   }
)
```
- 参数说明:
    - map ：映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
    - reduce 统计函数，reduce函数的任务就是将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）

>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。
Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。
Map函数和Reduce函数可以使用 JavaScript 来实现，MapReduce的使用非常灵活和强大。

- 实例：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
![](/uploads/20221110/2022111000033446401.svg)

#### 使用 MapReduce
- 考虑以下文档结构存储用户的文章，文档存储了用户的 user_name 和文章的 status字段：
```shell
{
   "post_text": "w3cschool.cn W3Cschool教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
}
```
- 现在，我们将在 posts 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章，并通过user_name分组，计算每个用户的文章数：
```shell
>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_id,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},   #查询条件（status:"active"）
         out:"post_total"  #储存结果的collection的名字
      }
)
```
- 以上 mapReduce 输出结果为：
```shell
{
   "result" : "post_total", #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" : 9, #执行花费的时间，毫秒为单位
   "counts" : {
      "input" : 4, #满足条件被发送到map函数的文档个数
      "emit" : 4,  #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
      "reduce" : 2,
      "output" : 2  #结果集合中的文档个数（count对调试非常有帮助）
   },
   "ok" : 1, #是否成功，成功为1
}
```
- 使用 find 操作符来查看 mapReduce 的查询结果：
```shell
>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_id,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
).find()
```

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