Map-Reduce示例_MonogDB 中文网

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返回每个客户的总价
用每个项目的平均数量计算订单和总数量

在mongo外壳中，该db.collection.mapReduce() 方法是mapReduce命令的包装。以下示例使用该db.collection.mapReduce()方法：

聚合管道作为替代

聚合流水线比map-reduce提供更好的性能和更一致的接口。

各种地图-减少表达式可以使用被重写聚合管道运营商，诸如$group， $merge等

下面的示例包括聚合管道备选方案。

orders使用以下文档创建样本集合：

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db.orders.insertMany([
   { _id: 1, cust_id: "Ant O. Knee", ord_date: new Date("2020-03-01"), price: 25, items: [ { sku: "oranges", qty: 5, price: 2.5 }, { sku: "apples", qty: 5, price: 2.5 } ], status: "A" },
   { _id: 2, cust_id: "Ant O. Knee", ord_date: new Date("2020-03-08"), price: 70, items: [ { sku: "oranges", qty: 8, price: 2.5 }, { sku: "chocolates", qty: 5, price: 10 } ], status: "A" },
   { _id: 3, cust_id: "Busby Bee", ord_date: new Date("2020-03-08"), price: 50, items: [ { sku: "oranges", qty: 10, price: 2.5 }, { sku: "pears", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "A" },
   { _id: 4, cust_id: "Busby Bee", ord_date: new Date("2020-03-18"), price: 25, items: [ { sku: "oranges", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "A" },
   { _id: 5, cust_id: "Busby Bee", ord_date: new Date("2020-03-19"), price: 50, items: [ { sku: "chocolates", qty: 5, price: 10 } ], status: "A"},
   { _id: 6, cust_id: "Cam Elot", ord_date: new Date("2020-03-19"), price: 35, items: [ { sku: "carrots", qty: 10, price: 1.0 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "A" },
   { _id: 7, cust_id: "Cam Elot", ord_date: new Date("2020-03-20"), price: 25, items: [ { sku: "oranges", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "A" },
   { _id: 8, cust_id: "Don Quis", ord_date: new Date("2020-03-20"), price: 75, items: [ { sku: "chocolates", qty: 5, price: 10 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "A" },
   { _id: 9, cust_id: "Don Quis", ord_date: new Date("2020-03-20"), price: 55, items: [ { sku: "carrots", qty: 5, price: 1.0 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 }, { sku: "oranges", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "A" },
   { _id: 10, cust_id: "Don Quis", ord_date: new Date("2020-03-23"), price: 25, items: [ { sku: "oranges", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "A" }
])

返回每个客户的总价¶

对orders集合执行map-reduce操作，以对进行分组cust_id，并计算price每个的的总和cust_id：

定义地图功能来处理每个输入文档：
- 在函数中，this指的是map-reduce操作正在处理的文档。
- 该函数将映射price到cust_id每个文档的，并发出cust_id和price对。
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```
var mapFunction1 = function() {
   emit(this.cust_id, this.price);
};
```
用两个参数keyCustId和定义相应的reduce函数 valuesPrices：
- 的valuesPrices是一个数组，其元素是price 由地图功能发射并由分组值keyCustId。
- 该函数将valuesPrice数组简化为其元素的总和。
复制
```
var reduceFunction1 = function(keyCustId, valuesPrices) {
   return Array.sum(valuesPrices);
};
```
orders使用mapFunction1map函数和reduceFunction1 reduce函数对集合中的所有文档执行map-reduce 。
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```
db.orders.mapReduce(
   mapFunction1,
   reduceFunction1,
   { out: "map_reduce_example" }
)
```
此操作将结果输出到名为的集合 map_reduce_example。如果map_reduce_example集合已经存在，则该操作将用此map-reduce操作的结果替换内容。

查询map_reduce_example集合以验证结果：

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db.map_reduce_example.find().sort( { _id: 1 } )

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "Ant O. Knee", "value" : 95 }
{ "_id" : "Busby Bee", "value" : 125 }
{ "_id" : "Cam Elot", "value" : 60 }
{ "_id" : "Don Quis", "value" : 155 }

聚集替代¶

使用可用的聚合管道运算符，您可以重写map-reduce操作，而无需定义自定义函数：

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db.orders.aggregate([
   { $group: { _id: "$cust_id", value: { $sum: "$price" } } },
   { $out: "agg_alternative_1" }
])

的$group由平台组cust_id并计算value字段（参见$sum）。该 value字段包含price每个的总计cust_id。

该阶段将以下文档输出到下一阶段：

{ "_id" : "Don Quis", "value" : 155 }
{ "_id" : "Ant O. Knee", "value" : 95 }
{ "_id" : "Cam Elot", "value" : 60 }
{ "_id" : "Busby Bee", "value" : 125 }

然后，$out将输出写入collection agg_alternative_1。或者，您可以使用 $merge代替$out。

查询agg_alternative_1集合以验证结果：

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db.agg_alternative_1.find().sort( { _id: 1 } )

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "Ant O. Knee", "value" : 95 }
{ "_id" : "Busby Bee", "value" : 125 }
{ "_id" : "Cam Elot", "value" : 60 }
{ "_id" : "Don Quis", "value" : 155 }

用每个项目的平均数量计算订单和总数量¶

在此示例中，您将对值大于或等于的orders所有文档在集合上执行map-reduce操作。工序按字段分组，并计算每个的订单数量和总订购量。然后，该操作将为每个值计算每个订单的平均数量，并将结果合并到输出集合中。合并结果时，如果现有文档的密钥与新结果相同，则该操作将覆盖现有文档。如果不存在具有相同密钥的文档，则该操作将插入该文档。ord_date2020-03-01item.skuskusku

定义地图功能来处理每个输入文档：

在函数中，this指的是map-reduce操作正在处理的文档。
对于每个项目，该函数将其sku与一个新对象相关联，该对象value包含订单的countof 1和item qty并发出skuand value对。

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 var mapFunction2 = function() {
    for (var idx = 0; idx < this.items.length; idx++) {
       var key = this.items[idx].sku;
       var value = { count: 1, qty: this.items[idx].qty };

       emit(key, value);
    }
};

用两个参数keySKU和定义相应的reduce函数 countObjVals：
- countObjVals是一个数组，其元素是映射到keySKU由map函数传递给reducer函数的分组值的对象。
- 该函数将countObjVals数组简化为reducedValue包含count和 qty字段的单个对象。
- 在中reducedVal，该count字段包含 count各个数组元素的qty字段总和，而该字段包含各个数组元素的字段总和qty。
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```
var reduceFunction2 = function(keySKU, countObjVals) {
   reducedVal = { count: 0, qty: 0 };

   for (var idx = 0; idx < countObjVals.length; idx++) {
       reducedVal.count += countObjVals[idx].count;
       reducedVal.qty += countObjVals[idx].qty;
   }

   return reducedVal;
};
```
定义有两个参数的函数敲定key和 reducedVal。该函数修改reducedVal对象以添加一个名为的计算字段，avg并返回修改后的对象：
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```
var finalizeFunction2 = function (key, reducedVal) {
  reducedVal.avg = reducedVal.qty/reducedVal.count;
  return reducedVal;
};
```
在执行的map-reduce操作orders使用集合mapFunction2，reduceFunction2和 finalizeFunction2功能。
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```
db.orders.mapReduce(
   mapFunction2,
   reduceFunction2,
   {
     out: { merge: "map_reduce_example2" },
     query: { ord_date: { $gte: new Date("2020-03-01") } },
     finalize: finalizeFunction2
   }
 );
```
此操作使用该query字段选择仅ord_date大于或等于的那些文档。然后将结果输出到集合。new Date("2020-03-01")map_reduce_example2

如果map_reduce_example2集合已经存在，则该操作会将现有内容与该map-reduce操作的结果合并。即，如果现有文档具有与新结果相同的密钥，则该操作将覆盖现有文档。如果不存在具有相同密钥的文档，则该操作将插入该文档。

查询map_reduce_example2集合以验证结果：

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db.map_reduce_example2.find().sort( { _id: 1 } )

该操作返回以下文档：

{ "_id" : "apples", "value" : { "count" : 3, "qty" : 30, "avg" : 10 } }
{ "_id" : "carrots", "value" : { "count" : 2, "qty" : 15, "avg" : 7.5 } }
{ "_id" : "chocolates", "value" : { "count" : 3, "qty" : 15, "avg" : 5 } }
{ "_id" : "oranges", "value" : { "count" : 6, "qty" : 58, "avg" : 9.666666666666666 } }
{ "_id" : "pears", "value" : { "count" : 1, "qty" : 10, "avg" : 10 } }

聚集替代¶

使用可用的聚合管道运算符，您可以重写map-reduce操作，而无需定义自定义函数：

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db.orders.aggregate( [
   { $match: { ord_date: { $gte: new Date("2020-03-01") } } },
   { $unwind: "$items" },
   { $group: { _id: "$items.sku", qty: { $sum: "$items.qty" }, orders_ids: { $addToSet: "$_id" } }  },
   { $project: { value: { count: { $size: "$orders_ids" }, qty: "$qty", avg: { $divide: [ "$qty", { $size: "$orders_ids" } ] } } } },
   { $merge: { into: "agg_alternative_3", on: "_id", whenMatched: "replace",  whenNotMatched: "insert" } }
] )

该$match阶段仅选择与这些文档ord_date大于或等于。new Date("2020-03-01")

该$unwinds阶段按items数组字段细分文档，以为每个数组元素输出一个文档。例如：

{ "_id" : 1, "cust_id" : "Ant O. Knee", "ord_date" : ISODate("2020-03-01T00:00:00Z"), "price" : 25, "items" : { "sku" : "oranges", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, "status" : "A" }
{ "_id" : 1, "cust_id" : "Ant O. Knee", "ord_date" : ISODate("2020-03-01T00:00:00Z"), "price" : 25, "items" : { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, "status" : "A" }
{ "_id" : 2, "cust_id" : "Ant O. Knee", "ord_date" : ISODate("2020-03-08T00:00:00Z"), "price" : 70, "items" : { "sku" : "oranges", "qty" : 8, "price" : 2.5 }, "status" : "A" }
{ "_id" : 2, "cust_id" : "Ant O. Knee", "ord_date" : ISODate("2020-03-08T00:00:00Z"), "price" : 70, "items" : { "sku" : "chocolates", "qty" : 5, "price" : 10 }, "status" : "A" }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "Busby Bee", "ord_date" : ISODate("2020-03-08T00:00:00Z"), "price" : 50, "items" : { "sku" : "oranges", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "A" }
{ "_id" : 3, "cust_id" : "Busby Bee", "ord_date" : ISODate("2020-03-08T00:00:00Z"), "price" : 50, "items" : { "sku" : "pears", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "A" }
{ "_id" : 4, "cust_id" : "Busby Bee", "ord_date" : ISODate("2020-03-18T00:00:00Z"), "price" : 25, "items" : { "sku" : "oranges", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, "status" : "A" }
{ "_id" : 5, "cust_id" : "Busby Bee", "ord_date" : ISODate("2020-03-19T00:00:00Z"), "price" : 50, "items" : { "sku" : "chocolates", "qty" : 5, "price" : 10 }, "status" : "A" }
...

的$group由平台组items.sku，计算每个SKU：
- 该qty场。该qty字段包含qty每个订单的总数items.sku（请参阅参考资料$sum）。
- 的orders_ids阵列。该orders_ids字段包含不同顺序的阵列_id的对items.sku（参见 $addToSet）。