341243 发表于 2014-7-28 11:18:59

mongodb mapreduce使用总结

家都知道,mongodb是一个非关系型数据库,也就是说,mongodb数据库中的每张表是独立存在的,表与表之间没有任何依赖关系。在mongodb中,除了各种CRUD语句之外,还给我们提供了聚合和mapreduce统计的功能,这篇文章主要来跟大家聊聊mongodb的mapreduce的操作。

    ?mapreduce的概念我就不赘述了,大家自己去查查吧。

    ?在mongodb中,mapreduce的语法如下:

    ?


    db.table.mapReduce(
            map,
            reduce,
            {
                query: query,
                out: out,    //指定结果集以什么方式存储,可选参数包括:
                            //replace:如果文档(table)存在,则替换table,
                            //merge:如果文档中存在记录,则覆盖已存在的文档记录
                            //reduce: 如果文档中存在相同key的记录了,则先计算两条记录,然后覆盖旧记录
                            // {inline:1}在内存中存储记录,不写入磁盘(用户数据量少的计算)
                sort: sort,
                limit: limit,
                finalize: function//这个function主要用来在存入out之前可以修改数据,function(key,values) {   
                                    //return modifiedValues;}
                scope: document,    //指定reduce可访问的文档范围
                jsMode:boolean      //指定是否在map和ruduce之间立即将数据转换为Bason格式,默认为false
                                    //如果想设置为true,则要记住官方我那当的注意事项:
                                    //You can only use jsMode for result sets with fewer than
                                    //500,000 distinct key arguments to the mapper’s emit()function.
                verbose:boolean   //是否在结果集中包含timing信息,默认是包含的
            }
      )

    ?在做mongodb的mapreduce时,要确保你的query是可以利用到索引的,不然在大数据量的统计下,将会托夸整个数据库,如果确实没办法建索引,那么就在结果集中判断一些不符合条件的数据,而去掉query。

    ?mapreduce的语法其实很简单,只不过这里面有几点需要注意一下:

    ?    ?1.在map中,mongodb是每1000条数据就reduce一次

    ?    ?2.在map中,如果你想统计一个数据之和,需要这样写:

    ?    ?    ?emit(key:this.key,sum:0})

    ?    ?    ?然后再在reduce里需要将上一次的sum迭代累加起来,然后return {sum:sum};如果不这样做,你计算出来的数据总是最后不足1000条数据之后统计出来的,而前面的数据就都丢失了。

    ?   3.如果能不用mapreduce,就不用,程序能够统计的,就不要用mongodb频繁统计。

    ?   4.mapreduce的结果集的数据格式是:{_id:key,value:{}},因此如果想直接使用这个表的话,最好再重新将数据格式整理一次,?尽量将数据放在最上次,而不是再用value.xxx去查询。

    ?这里附上统计我们网站的用户发表内容的数量的mapreduce,仅供一种代码格式的参考价值吧:

    ?


    var db = connect('127.0.0.1:27017/test');
    db.aAccounttemp.drop();
    var map = function() {
      emit(this.accountId,   
            {sum:0,
                reblogFlag:this.reblogFlag,dashboardFlag:this.dashboardFlag,dashboardType:this.dashboardType,
                photoNum:0,postNum:0,reblogNum:0,videoNum:0,videoShortNum:0, musicNum:0,
                questionNum:0,appNum:0, dialogNum:0});
    }
      
    var reduce = function(key,values) {
      
      var sum = 0;
      var photoNum = 0;
      var postNum = 0;
      var reblogNum = 0;
      var videoNum = 0;
      var videoShortNum = 0;
      var musicNum = 0;
      var questionNum = 0;
      var appNum = 0;
      var dialogNum = 0;
      for (var i = 0; i < values.length; i++) {
            var data = values;
            var reblogFlag = data.reblogFlag;
            var dashboardFlag = data.dashboardFlag;
            var dashboardType = data.dashboardType;
            sum += data.sum;
            photoNum += data.photoNum;
            reblogNum += data.reblogNum;
            postNum += data.postNum;
            videoNum += data.videoNum;
            musicNum += data.musicNum;
            videoShortNum += data.videoShortNum;
            questionNum += data.questionNum;
            appNum += data.appNum;
            dialogNum += data.dialogNum;
            if(!reblogFlag) {
                if(dashboardFlag) {
                  sum += 1;
                  if(dashboardType == 10) {
                        postNum += 1;
                  } else if(dashboardType == 20) {
                        photoNum += 1;
                  } else if(dashboardType == 30) {
                        videoNum += 1;
                  } else if(dashboardType == 31) {
                        videoShortNum += 1;
                  } else if(dashboardType == 40) {
                        musicNum += 1;
                  } else if(dashboardType == 60) {
                        questionNum += 1;
                  } else if(dashboardType == 100) {
                        appNum += 1;
                  } else if(dashboardType == 91) {
                        dialogNum += 1;
                  }
                } else {
                  if(dashboardType == 20) {
                        photoNum += 1;
                  }
                }
            } else if(reblogFlag && dashboardFlag) {
                reblogNum += 1;
            }
            
      }
      return {sum:NumberInt(sum),reblogNum:NumberInt(reblogNum),postNum:NumberInt(postNum),photoNum:NumberInt(photoNum),
            videoNum:NumberInt(videoNum),videoShortNum:NumberInt(videoShortNum),
            musicNum:NumberInt(musicNum), questionNum:NumberInt(questionNum),appNum:NumberInt(appNum),dialogNum:NumberInt(dialogNum)};
    };
    db.getMongo().setSlaveOk();
    db.dashboard_basic.mapReduce(
            map,
            reduce,
            {
                out:{merge:'aAccounttemp'}
            }
      );
    var results = db.aAccounttemp.find();
    //重新整理数据格式,存入正规表中
    while (results.hasNext()) {
      var obj = results.next();
      var value = obj.value;
      var sum = NumberInt(value.sum);
      var reblogNum = NumberInt(value.reblogNum);
      var postNum = NumberInt(value.postNum);
      var photoNum = NumberInt(value.photoNum);
      var videoNum = NumberInt(value.videoNum);
      var videoShortNum = NumberInt(value.videoShortNum);
      var musicNum= NumberInt(value.musicNum);
      var questionNum = NumberInt(value.questionNum);
      var appNum = NumberInt(value.appNum);
      var dialogNum = NumberInt(value.dialogNum);
      var accountId = obj._id;
      db.dashboard_account_num.insert({accountId:accountId,sum:sum,reblogNum:reblogNum,postNum:postNum,photoNum:photoNum,
            videoShortNum:videoShortNum,videoNum:videoNum,musicNum:musicNum,questionNum:questionNum,
            appNum:appNum,dialogNum:dialogNum});
    }
      
    print('success insert total ' + results.count()+ ' datas');
    db.aAccounttemp.drop()
    quit()   

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