MongoDB如何实现MapReduce聚合-群英

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在日常操作或是项目的实际应用中，有不少朋友对于“MongoDB如何实现MapReduce聚合”的问题会存在疑惑，下面小编给大家整理和分享了相关知识和资料，易于大家学习和理解，有需要的朋友可以借鉴参考，下面我们一起来了解一下吧。

Mongodb是针对大数据量环境下诞生的用于保存大数据量的非关系型数据库，针对大量的数据，如何进行统计操作至关重要，那么如何从Mongodb中统计一些数据呢？

在Mongodb中，给我们提供了三种用于数据聚合的方式：

（1）简单的用户聚合函数；

（2）使用aggregate进行统计；

（3）使用mapReduce进行统计；

今天我们首先来讲讲mapReduce是如何统计，在后续的文章中，将另起文章进行相关说明。

MapReduce是啥呢？以我的理解，其实就是对集合中的各个满足条件的文档进行预处理，整理出想要的数据然后进行统计得到最终的统计结果。其中map函数用于对集合中的各个满足条件的文档进行预处理，整理出想要的数据。Reduce函数用于对整理出的数据进行处理得到统计结果。Map函数和Reduce函数都是JavaScript函数。

首先，我们先构造一个测试数据集test，使用js脚本往集合中随机插入一组数据，每条记录是哪个人花了多少钱买了什么东西。具体脚本test1.js如下：

for( var i=0; i<100; i++){

var rID=Math.floor(Math.random()*10);

var price = parseFloat((Math.random()*10).toFixed(2));

if(rID<3){

db.test.insert({"user":"majing","sku":rID,"price":price});

}

else if(rID>=3 && rID<5){

db.test.insert({"user":"wufenglei","sku":rID,"price":price});

}

else if(rID>=5 && rID<8){

db.test.insert({"user":"wufenglei","sku":rID,"price":price});

}

else {

db.test.insert({"user":"liyonghu","sku":rID,"price":price});

}

}

接下来我们通过在控制台执行脚本来向数据库插入具体的数据，具体执行指令如下：

mongo 127.0.0.1:27017/test J:/test1.js

执行之后，通过MongoVUE来查看下具体的数据，如下所示，数据已经插入到集合中了：

接下来，我们可以做几个简单的统计操作了。

（1）统计不同用户都买了多少个商品？编写js脚本test2.js，将结果保存到statis1集合中。

map=function(){

emit(this.user,1);

}

reduce=function(key, values){

var count = 0;

values.forEach(function(val){count += val});

return count;

}

db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics1"});

按照刚才执行脚本的方式执行test2.js，并查看数据：

从数据库就可以直观看到统计数据了，若想查看某个人如majing购买了多少个商品，直接使用

db.statics1.find({"_id":"majing"});

（2）统计每个用户购买的每个商品的数量情况

脚本test3.js如下所示：

map=function(){

emit({user:this.user,sku:this.sku},1);

}

reduce=function(key, values){

var count = 0;

values.forEach(function(val){count += val});

return count;

}

db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics2"});

按照刚才执行脚本的方式执行test3.js，并查看数据：

总共返回了10条记录。此时如果我们想查找某个用户购买商品的情况，可以使用下面的查询方法：

db.statics2.find({"_id.user":"majing"});

如果我们想查找某个用户购买某个商品的情况，可以使用下面的查询方法：

（3）统计每个用户购买商品的总量及花费的总金额

脚本test4.js如下所示：

map=function(){

emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1});

}

reduce=function(key, values){

var res = {totalprice:0.00,count:1};

values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;});

return res;

}

db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics3"});

按照刚才执行脚本的方式执行test4.js，并查看数据：

（4）统计每个用户购买商品的平均价钱

在这个情景下，我们需要用到说道mapReduce里的另一个参数finalize,该参数是一个javascript脚本函数，用于对reduce后的集合进行一个后期处理操作。

执行脚本test5.js，具体如下所示

map=function(){

emit({user:this.user},{totalprice:this.price,count:1});

}

reduce=function(key, values){

var res = {totalprice:0.00,count:1,average:0};

values.forEach(function(val){res.totalprice += val.totalprice;res.count+=val.count;});

return res;

}

finalizeFunc=function(key,reduceResult){

reduceResult.totalprice=(reduceResult.totalprice).toFixed(2);

reduceResult.average=(reduceResult.totalprice/reduceResult.count).toFixed(2);

return reduceResult;

}

db.test.mapReduce(map, reduce, {out:"statics4",finalize:finalizeFunc});

执行之后查看得到的数据，具体如下所示，显示了总价钱，商品数量和商品单价。

如果想查找某个人的，可以和上面的查询方法一样，使用find()方法进行查询：

db.statics4.find({"_id.user":"majing"});

“MongoDB如何实现MapReduce聚合”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业技术相关的知识可以关注群英网络网站，小编每天都会为大家更新不同的知识。

标签： MapReduce聚合

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